Обоснование и разработка программно-математического комплекса идентификации качества динамических процессов при резании в автоматизированном режиме тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Свиридов, Сергей Викторович

• Свиридов, Сергей Викторович
• кандидат технических наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат технических наук Свиридов, Сергей Викторович

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА; ПОДХОДЫ К ИССЛЕДОВАНИЮ И МОНИТОРИНГУ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ НЕЛИНЕЙНЫХ СТОХАСТИЧЕСКИХ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

1.1. Подходы к исследованию динамических систем

1.2. Оптимизация при резании

1.3. Методы исследования нелинейных систем

1.4. Методы исследования стохастических систем

1.5. Подходы к реализации мониторинга операции обработки заготовок

и износа инструмента

1.6. Цель и задачи исследования

2. МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ПРИ РЕЗАНИИ

2.1. Подход к формированию модели динамики лезвийной

обработки

2.2. Модель динамики лезвийной обработки

2.3. Уравнения движения динамической системы резания

2.4. Квазистационарные динамические процессы

2.5. Оценки качества динамических процессов

2.6. Специальные критерии оценки динамики процесса резания

2.6.1. Метод замороженных коэффициентов и метод замороженных реакций

2.6.2. Интеграл функции Грина

2.6.3. Статистика Херста

2.6.4. Критерий соотношения значимых и незначимых амплитуд

2.5. Выводы

3. ОБОСНОВАНИЕ РАСЧЕТНЫХ МОДЕЛЕЙ КРИТЕРИЯ ПРИ ИДЕНТИФИКАЦИИ ДИНАМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В ЧАСТОТНОЙ ОБЛАСТИ

3.1. Исследование чувствительности расчетных моделей критерия качества спектра

3.1.1. Имитационное моделирование

3.2. Разработка программно-математического комплекса для исследования чувствительности критериев оценки качества

спектра и оценки качества динамических процессов при резании

3.3. Выводы

4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНО-АНАЛИТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ КРИТЕРИЯ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА СПЕКТРА ПРИ КВАЗИСТАЦИОНАРНОМ РЕЗАНИИ И ПРИ ЗНАЧИМЫХ ВОЗМУЩЕНИЯХ

4.1. Экспериментальные исследования по идентификации качества процесса резания

4.2. Практическая реализация работы

4.3. Исследование критерия качества спектра при значимых возмущениях при обработке

4.4. Методика идентификации качества динамических процессов при

резании

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ЛИТЕРАТУРА

ПРИЛОЖЕНИЯ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Обоснование и разработка программно-математического комплекса идентификации качества динамических процессов при резании в автоматизированном режиме»

ВВЕДЕНИЕ

Возрастающая роль технологического обеспечения машиностроительных производств в различных отраслях промышленности открывает новые возможности по повышению качества производимой продукции. Особое внимание в этом направлении уделяется при производстве прецизионных изделий. Потенциальные возможности числового программного управления и формообразующих подсистем современных станков не удается использовать в полной мере в связи с отсутствием достоверной информации в реальном времени о качестве процесса резания и динамического состояния технологического оборудования. Кроме того, при этом также отсутствует хорошо апробированный математический аппарат для формирования управленческих решений в автоматическом или автоматизированном режиме.

Трудности получения достоверной информации о процессе резания в реальном времени для всего спектра реализуемых гибких технологий связаны с многорежимностыо обработки, нестационарностыо (квазистационарностыо) процесса резания, наличием нелинейных элементов в формообразующих узлах станков. В связи с этим, необходимо обеспечить исследователей, разработчиков систем управления и мониторинга современным программно-математическим комплексом, который позволил бы в реальном времени в условиях многорежимной ' обработки и при смене технологий в автоматизированном режиме получать достоверную информацию о качестве динамических процессов при резании. Исходя из производственных условий, качество динамического процесса, как это установлено в работе, оценивается наилучшим образом по интегральным показателям, которые характеризуют изменения динамического состояния станка и тенденцию этого изменения.

Исследования показали, что наиболее удобным с точки зрения регистрации физических процессов, протекающих при резании, и возможности применения в многономенклатурном автоматизированном производстве

является выделение информации по виброакустическому сигналу, соответствующему колебаниям резца относительно заготовки. Для проведения исследований с целью оценки качества функционирования и мониторинга технологического оборудования в реальном времени необходимо располагать методами выделения полезной информации из виброакустического сигнала. Это и определяет актуальность создания программно-математического комплекса для идентификации качества динамических процессов при резании с универсальными возможностями.

Степень разработанности темы. В работе обоснованы адаптивные методы и средства идентификации процесса формообразования по виброакустическим колебаниям инструмента относительно обрабатываемой заготовки с учетом нелинейной динамики процесса резания и возможностей применения в машиностроительном автоматизированном производстве. Выполнены исследования на основе моделирования сервоприводов и анализа их взаимодействия через процесс резания. Предложены и обоснованы оценочные функции при идентификации динамических процессов в частотной области. Проведено их тестирование на основе имитационного моделирования. В результате обоснован алгоритм оценки требуемой информации и реализовано соответствующее программно-математическое обеспечение идентификации динамических процессов при резании. Экспериментально-аналитические исследования, выполненные на основе статистического моделирования, достаточно хорошо согласуются с реальными процессами формообразования. Теоретические исследования основаны на теории резания и динамики станков. Использованы основные научные результаты в области нелинейной динамики стохастических систем и системного анализа с учетом особенностей рассматриваемой предметной области. Экспериментальные исследования выполнены на действующем оборудовании в производственных условиях. Результаты исследования обрабатывались стандартными методами, в том числе

и для статистической проверки гипотез. Таким образом, степень разработанности диссертации достаточно высокая.

Целью работы является создание программно-математического комплекса с универсальными технологическими возможностями для исследования и идентификации качества динамических процессов при резании.

Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:

1. Выбор стратегии формирования программно-математического комплекса на основе анализа опубликованных исследований, математического моделирования динамических процессов сервоприводов и их взаимодействия при резании.

2. Обоснование математических моделей оценочных функций при идентификации динамических процессов на основе исследования их чувствительности и имитационного моделирования.

3. Разработка программно-математического комплекса с учетом полученных результатов при моделировании.

4. Апробация программно-математического комплекса в реальных условиях при квазистационарном резании и при значимых возмущениях.

Научная новизна работы состоит в обосновании стратегии и адаптивных алгоритмов получения, переработки и представления информации о качестве динамических процессов резания при реализации гибких технологий. Создана информационная технология для определения качества функционирования сложного технологического оборудования в реальном времени.

Теоретическая и практическая значимость работы. Теоретическая значимость работы состоит в обеспечении возможности получения знаний о динамических процессах при квазистационарном резании при наличии значимых возмущений. Созданный программно-математический комплекс является базовым при формировании информационных технологий для динамического мониторинга и управления сложными технологическими объектами.

Методология и методы исследования. Методика исследования является традиционной с точки зрения системного анализа сложных технических объектов и содержит теоретические исследования, выполненные на основе основных положений теории резания, динамики станков и основных результатов нелинейной динамики стохастических процессов. Исследования случайных процессов выполнены на основе использования обоснованных оценочных функций в частотной области с выделением эволюционных процессов статистическими методами.

Положения, выносимые на защиту:

• Результаты анализа оценок функционирования сложного технологического оборудования в реальном времени и математических моделей упруго-силового взаимодействия сервоприводов через процесс резания.

• Информационная технология (алгоритмы и программно-математическое обеспечение) для определения качества динамических процессов при функционировании сложного технологического оборудования в реальном времени.

• Результаты исследования моделей расчета интегрального показателя качества квазистационарных нелинейных динамических процессов при резании.

• Результаты экспериментальных исследований и практической реализации работы.

Степень достоверности и апробация результатов. Достоверность результатов работы обоснована использованием современных методов исследования стохастических эволюционных процессов на основе предложенных интегральных оценок, доказана совпадением результатов при имитационном моделировании производственных ситуаций,

экспериментальными исследованиями и производственными испытаниями. При обработке экспериментальных данных использованы апробированные методы статистического анализа.

1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА; ПОДХОДЫ К ИССЛЕДОВАНИЮ И МОНИТОРИНГУ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ НЕЛИНЕЙНЫХ СТОХАСТИЧЕСКИХ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

Возможности современного технологического оборудования используют не в полной мере из-за трудностей получения информации о процессе резания в реальном времени. Данная информация необходима для проектирования, модернизации оборудования, его мониторинга и более эффективного управления процессом обработки.

В настоящем глобальный производственный сценарий заключается в производстве качественных деталей по конкурентно-способной цене. Это возможно с увеличенной продуктивностью направленной на минимизацию вероятности возникновения ошибок. Проблеме создания систем мониторинга и диагностики станка посвящено большое количество исследований. Механизм мониторинга сложного технологического оборудования позволяет предотвратить поломки обрабатывающего инструмента, а также оперативно реагировать на изменения динамики процесса резания для обеспечения оптимальной работы станка в условиях эволюционных процессов, протекающих при обработке. Для реализации стратегии мониторинга и подналадки станка в реальном времени необходимо располагать универсальными программными средствами получения достоверной информации о качестве динамических процессов, протекающих при резании, в автоматизированном режиме. Исследователями было установлено, что поломка обрабатывающего инструмента влияет на среднее время простоя станка, до 7% времени простоя станка [89]. Большинство обрабатывающих инструментов ломаются либо из-за трещин, либо из-за постепенного износа. Инасаки [90] установил, что хоть и было разработано большое количество методов для мониторинга износа инструмента, но ни один из них не используется

л М

повсеместно в производстве из-за их узкоспециализированной направленности и зависимости от технологии обработки.

В настоящее время для минимизации ошибок в производстве, связанных с человеческим фактором, а также для повышения производительности станка повсеместно внедрено программное управление станком. Большое преимущество станков с ЧПУ заключается в пониженных требованиях к навыкам оператора станка. Тем не менее, общий недостаток ЧПУ заключается в том, что управляющие параметры, такие как скорость вращения шпинделя или скорость подачи, жестко прописаны либо как часть программы, либо в таблице базы данных для того чтобы защитить обрабатывающий инструмент. В результате большинство технологических систем с ЧПУ используются при неэффективных управляющих условиях без учета эволюционных процессов, протекающих в станках при обработке. В связи с этим интерес вызывают системы управления, позволяющие проводить регулировку параметров обработки при функционировании станка. Эти системы можно разделить на три типа:

1. Системы с адаптивной геометрической корректировкой (АГК)

2. Системы с адаптивной оптимизацией управления (АОУ)

3. Системы с адаптивным контролем ограничений (АКО)

АГК системы повышают точность детали, используя коррекцию геометрических ошибок в реальном времени, вызванных изменениями температуры при обработке, геометрической точностью станка, износом инструмента и другими факторами [66]. Однако коммерческих систем с адаптивной геометрической корректировкой не существует из-за сложностей измерения износа обрабатывающего инструмента и температуры в зоне резания во время обработки [108]. АОУ и АКО системы повышают производительность, применяя методы адаптивного контроля, для того чтобы затем изменять параметры обработки в реальном времени [86]. АОУ системы устанавливают наиболее эффективный режим резания исходя из текущих

условий обработки. Для реализации этой цели АОУ системы требуют измерения износа обрабатывающего инструмента при обработке. По этой причине, АОУ системы если и используются, то очень редко [73, 74, 127].

АКО системы повышают производительность за счет максимизирования одного или нескольких параметров обработки в пределах установленных ограничений процесса резания [139]. Наиболее часто используемыми ограничениями в АКО системах являются сила резания, скорость вращения шпинделя и крутящий момент при резании. К сожалению, только адаптивное управление не может эффективно регулировать силу резания. В данный момент не существует контроллеров, которые могут реагировать достаточно быстро на внезапные изменения в геометрии резца, для уменьшения резких изменений значения силы резания. Поэтому в [72] исследовалась реализация адаптивного управления при обработке совместно с автономной оптимизацией. В этой системе адаптивного управления скорость подачи оперативно регулируется для того, чтобы поддерживать силу резания на одном уровне, несмотря на различные условия обработки.

Исходя из представленного выше анализа, можно сделать вывод, что, актуальным является обоснование адаптивных методов и средств идентификации качества процесса формообразования и разработка на их основе программно-математического комплекса. В связи с этим далее рассмотрены работы, из которых можно выделить сведения о получении информации о процессе резания, ее переработке и представлении.

1.1. Подходы к исследованию динамических систем Поскольку технологическое оборудование является сложной динамической системой, для получения информации о ее состоянии при функционировании и формирования алгоритма обработки этой информации первоначально необходимо рассмотреть походы к исследованию динамических систем и их оценки. Полученные данные будут учтены в процессе разработки программно-математического комплекса.

В настоящее время для исследования динамических систем используется два подхода. Эти подходы различаются типами математической модели, используемой для описания поведения системы. В первом подходе используется понятие пространства состояния х динамической системы Под состоянием системы понимается описание этой системы в определенный момент времени. Также при этом подходе используется понятия оператора Т, который определяет изменения состояния х во времени. То есть, используя оператор Т, можно по описанию х($, в котором была система £ в момент времени I, получить состояние системы Я'^ + А/1) в некоторый следующий момент времени / + А^. Система 5 называется неавтономной, если оператор Т не зависит от времени, иначе данная система буде автономной. Состояние х системы £ можно рассматривать как некоторую точку фазового пространства Ф для этой системы. Таким образом, изменение состояния л; системы в фазовом пространстве соответствует движение изображающей точки. Движение изображающей точки в фазовом пространстве Ф называется фазовой траекторией. В этом подходе математическую модель составляют фазовое пространство Ф и оператор Г. Исследование динамической системы с использованием этой модели заключается в изучении характера разбиения фазового пространства фазовыми траекториями, а также в определении зависимости физических параметров системы ¿Г от вида разбиений фазового пространства. Представленный метод применяют, когда имеется возможность достаточно точно описать внутренние процессы, протекающие в системе, при функционировании станка. Это затруднительно сделать из-за нестационарности процесса резания и наличия нелинейных элементов в формообразующих узлах станков.

Второй подход может быть использован при исследовании динамических систем, в которых не представляется возможным или нет необходимости учитывать все внутренние параметры исследуемой динамической системы. В

этом случае система моделируется в пространстве состояний с использованием модели «черного ящика» с множеством входов и множеством выходов. В современном понимании пространство состояний является не только геометрическим пространством, но также включает в себя другие физические параметры такие, как скорость, ускорение, температура, износ. Связь между множествами входов и выходов реализует некоторый оператор, который множеству входных параметров ставит в соответствие множество выходных параметров. Таким образом, при втором подходе математическая модель представляет собой пространство входных переменных и пространство выходных переменных, а также оператор, который определяет однозначное соответствие между ними.[9]

При исследовании сложного технологического оборудования, например, станка, которое представляет собой нелинейную, стохастическую, динамическую систему целесообразно использовать второй подход, потому что не представляется возможным учесть все тонкости внутренней структуры и процессов, протекающих в этой системе при функционировании. Такой метод проведения исследований динамических систем будет использован нами в дальнейшем при формировании стратегии идентификации качества динамических процессов при резании.

Одна из нерешенных проблем при резании металлов - это существование небольшой вибрации случайного вида [96]. Возможной причиной этой вибрации являются упруго-пластичное отделение стружки от заготовки и скачкообразное трение стружки по резцу. В исследованиях [75, 111, 136, 137] рассматриваются некоторые из этих вопросов. Также различными исследователями были предложены модели, описывающие динамику процесса резания, для различных технологий обработки с той или иной степенью детализации. Так многие авторы для исследования устойчивости системы при колебаниях обрабатывающего инструмента относительно заготовки обращались к модели динамики резания с одной степенью свободы с

запаздыванием [80, 87, 95, 97, 99, 114, 120, 124, 125, 126,136]. Несмотря на то, что классическая модель с одной степенью свободы позволяет прогнозировать момент возникновения неустойчивости при обработке [98], она не позволяет учесть все явления, протекающие в реальном времени при функционировании сложного технологического оборудования. Также реальные обрабатывающие инструменты обладают несколькими степенями свободы, так как дополнение к вертикальным и горизонтальным перемещениям резец может поворачиваться и изгибаться. Модели с большими степенями свободы также исследовались при токарной обработке, при расточке, фрезеровании и сверлении [65, 67, 79, 84, 92, 116, 117, 138]. Моделирование является необходимым этапом проведения исследования динамических процессов при обработке, но недостатком моделей представленных в литературе является их узкоспециализированная направленность (зависимость от технологий обработки, режимов резания и др.), то есть их использование затруднительно при разработке универсального программно-математического комплекса для идентификации качества динамических процессов при резании. В то же время следует учесть тот факт, что из-за эволюционных процессов, сопровождающих процесс резания, полученные модели имеют конечное время жизни.

Существует большое количество методов исследования процесса обработки. Эти методы могут быть классифицированы по способам оценки качества деталей. Для того чтобы оценить качество обработанной заготовки необходимо провести измерения ее геометрических параметров, а также оценить параметры обработанной поверхности, такие как шероховатость, отклонение от круглости, волнистость и т.д. Существует несколько подходов к оценке качества обрабатываемых заготовок в зависимости от момента получения информации для принятия решений по изменению параметров обработки либо остановке станка:

1. Необходимые измерения проводятся в процессе обработки. Измерения проводятся в процессе обработки заготовки без какого-либо прерывания

процесса резания. Исследования методики измерения геометрических размеров заготовки, шероховатости поверхности в процессе обработки проводил Шираши [121]. Также аналогичными исследованиями занимались Кохно[101], Гибсон и Хоанг[82], Смит [123] и др. Из отечественных авторов исследования в этой области проводили Бржозовский Б. М. [8], Заковоротный В. Л. [17].

Наиболее важным преимуществом этого подхода является получение информации о процессе резания в реальном времени, что позволяет оперативно реагировать на изменения в параметрах процесса обработки, и, следовательно, минимизировать количество отбракованных деталей, а также реализовать управляющие воздействия на основе оперативных данных.

2. Измерения проводятся после цикла обработки. Большинство станков используют эту методику, которая также называется измерением на станке. В отличие от измерения в процессе обработки, при использовании этой методики процесс обработки детали должен быть остановлен на время проведения измерений параметров детали. При использовании этого метода измерения, обработанная деталь может быть оценена как между проходами, так и после завершения обработки. Исследования этой методики проводились Моу и Лыо [113]. Также в [109] была предложена новая методология для использования точного датчика касания для проведения проверки на токарном станке с ЧПУ, оборудованном быстрым механизмом для установки инструмента. Этот метод используется для автоматической установки заготовки и для измерения диаметра обработанной детали. Было показано, что результатом использования предложенной технологии измерений является уменьшение времени установки заготовки и улучшении точности механообработки. Недостатком такого подхода является задержка в

получении информации о процессе резания, а, следовательно, повышается вероятность выпуска бракованных деталей.

3. Измерение после процесса обработки. Обработанная деталь снимается со станка и направляется в лабораторию на проверку. Эта методика наиболее затратная по времени и существует риск производства большого количества бракованных деталей, как по параметрам микро-геометрии, так и по параметрам макро-геометрии обработанной заготовки. Этот способ измерения геометрии детали наименее эффективен, так как не позволяет производить подналадку станка в процессе обработки детали. Таким образом, целесообразно проводить идентификацию качества динамических процессов при обработке в реальном времени с целью минимизации временных задержек в получении необходимой информации для систем мониторинга и управления.

Одной из важнейших задач, решаемых при исследовании динамических систем, является задача определения показателей качества, которые позволяют не только дать оценку исследуемой системе, но и сравнить ее с существующими. При этом количество показателей качества зависит от требований, предъявляемых к системе, и при его увеличении повышается сложность задач исследования системы. Для устранения дополнительных трудностей, связанных с большим количеством показателей качества, вводят обобщенный показатель качества, который является функцией частных показателей и переходных функций состояния системы.[38]

/ = (1.1) где X и У - множества входных и выходных параметров системы; (рь...,(ри — множество переходных функций состояния системы. При таком определении показателя качества системы позволяет решать широкий круг задач анализа и синтеза систем. Значение показателя качества является критерием качества функционирования системы и однозначно характеризует изменение состояния

системы, а, следовательно, их возможно использовать при идентификации качества динамических процессов при резании.

По виду процессов, протекающих в системе, критерии качества можно разделить на регулярные, которые используются для исследования систем с детерминированными процессами, и стохастические, которые используются для исследования систем со стохастическими процессами. Для исследования детерминированных систем широко используется регулярный критерий вида [38]

% 1 % m (и Y

I = rçbife)»-»yn{h)\+ JQb\>•••>Уп>M +- J S\f dt (1 -2)

ц 4 tx j=1 W

где Vz — положительно определенная функция выходных параметров системы в конечный момент времени; Q - заданная положительно определенная функция выходных параметров и времени; q,kj - заданные действительные числа; и —

компоненты вектора управления.

Поскольку при воздействии на систему случайных процессов выходные параметры системы, а также изменение ее состояния носят случайный характер, то критерий качества также будет случайной величиной, что затрудняет процесс исследования динамической системы. Чтобы избежать этой проблемы необходимо ввести неслучайную характеристику случайной величины, которая будет являться статистическим критерием системы. Наиболее общим статистическим критерием является условное математическое ожидание

I = jQ(a,K)f(a)da ^ ^

а

где <2 - функционал векторов а = (Х, У, Z), то есть векторов входных X и выходных У параметров и вектора состояния Z системы, и К вектора конструктивных параметров системы; / - закон распределения случайной величины а.

Анализ показал, что формирование стратегии идентификации качества динамики процесса резания целесообразно проводить на основе интегральных показателей качества с последующей их оценкой статистическими критериями. В дальнейшем интегральные показатели будут более подробно рассмотрены с целью выявления наилучшего с точки зрения идентификации качества динамических процессов при резании.

1.2. Оптимизация при резании

Важной функцией программно-математического комплекса является определение режима резания, соответствующего наилучшей динамике резания и последующим отслеживанием динамического состояния станка с целыо повышения качества обработанных деталей и снижения отказов оборудования. Для получения такого рода информации необходимо располагать методами определения оптимального режима функционирования станка, а также методами мониторинга.

В настоящий момент существует большое количество работ, посвященных оптимизации качества обработки. Задача обеспечения требуемого качества обработки включает в себя все наукоемкие области станкостроения от конструирования обрабатывающих инструментов и узлов машин, до исследования процессов и явлений, определяющих фактическое состояние технологической системы при эксплуатации. К тому же помимо качества обработанной поверхности не менее важен процесс формообразования. Проведем анализ работ, направленных на изучение оптимизации качества процессов обработки.

Исследования неустойчивостей при механической обработке начались в пятидесятых годах прошлого века [24, 70]. Наиболее часто встречающееся объяснение вибрациям основано на регенеративном эффекте. При любой операции обработки, резец снимает стружку поверхности, которая уже была обработана. Толщина стружки изменяется из-за различий в вибрациях между проходами. Для некоторых комбинаций скорости резания и глубины резания

уровень вибрации могут быть высокими. Эти вибрации приводят к низкому качеству поверхности, увеличению сил резания, ускоряет износ резца и увеличивает риск его поломки.

С момента зарождения науки о резании металлов в разработке находится задача определения сочетания возможных технологических параметров, определяющих оптимальный по тому или иному критерию режим функционирования технологического оборудование. Решению этих задач в той или иной мере посвящены следующие исследования [11, 13, 14, 16, 18, 19, 20, 21, 22, 24, 25, 27, 28, 29, 30, 31, 33, 34, 35, 36, 37, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 50, 51, 52, 53, 54, 56, 57, 59, 60, 132]. Традиционно выбор условий обработки при резании металлов делается оператором. В этом случае опыт оператора играет основную роль, но даже квалифицированному оператору сложно добиваться оптимальных значений каждый раз. Параметрами обработки при резании металлов являются скорость резания, продольная подачи и глубина резания. Установка этих параметров определяет качественные характеристики обработанной детали. На практике оптимизация процесса функционирования станка заключалась в интуитивном определении технологических параметров системы по некоторым критериям без учета динамического состояния технологической системы и возмущающих воздействий, действующих на нее при эксплуатации. На основе накопленных экспериментальных данных по обработке заготовок из различных сплавов металлов были разработаны справочные таблицы с допустимыми режимами. При этом определенный по сформированным рекомендациям режим резания соответствует типовому условию работы оборудования без учета его реального состояния при эксплуатации.

Большинство работ, рассматривающих проблему оптимизации процесса обработки по некоторым критериям, в той или иной мере основаны на определении экономической эффективности. Используются такие оценки как максимальная норма выработки, минимальная себестоимость^, 4, 48, 50, 69,

85, 88, 135]. Обычно эти показатели выражают через стойкость обрабатывающего инструмента, такие критерии описаны в большом количестве работ по резанию металлов.

Следуя за работой Тейлора [131] и его известным уравнением срока службы инструмента, были разработаны различные аналитические и экспериментальные методы оптимизации параметров обработки. Гилберт [83] исследовал оптимизацию параметров обработки в отношении критериев максимума скорости производства и минимума стоимости производства. Армарего и Браун [63] исследовали оптимизацию без ограничений параметров обработки, используя дифференциальное исчисление. Брюэр и Руэда [70] провели упрощенный оптимальный анализ для цветных металлов. Для чугунов и сталей они применили критерий минимизации стоимости обработки. Некоторое количество номограмм было разработано, чтобы облегчить определение наиболее рентабельных условий обработки. Авторы показали, что наиболее трудные для обработки материалы обладают ограниченным диапазоном параметров, вне которого может проводиться обработка и поэтому любая попытка оптимизации их стоимости является искусственной. Брюэр [69] предложил использовать метод множителей Лагранжа для решения задачи оптимизации с ограничениями себестоимости единицы продукции, в качестве основного ограничения используется сила резания. Уалвекар и Ламберт [135] предложили использовать геометрическое программирование для выбора оптимальных параметров обработки. Они оптимизировали скорость резания и скорость подачи для достижения минимума стоимости производства.

Авторами в [1] были разработаны алгоритмы, позволяющие повысить, производительность обработки на 15-20%, при этом снизив себестоимость на 10-15% обрабатывая партию деталей без замены инструмента за минимально возможное время. В исследованиях [48] при расчетах используется значение верхней границы стойкости инструмента как функции износа режущей кромки для повышения точности определения оптимального использования

инструмента. При этом оптимизация проводится с позиции минимизации затрат на обработку при нормальной загрузке оборудования и минимизации времени обработки при перегрузке. Также авторами работы [48] было обосновано изменение стоимости обработки при вариациях стойкости инструмента, и был предложен критерий эффективности выбора скорости резания на основе затрат.

Петропоулос [115] исследовал оптимальный выбор параметров скорости обработки, а именно скорость резания и скорость подачи, используя геометрическое программирование. Сандарам [128] применил метод целевого программирования при резании металлов для выбора уровней параметров обработки, при чистовой обработке стали AISI 4140 резцом из сплава карбида вольфрама. В работе [88] описывается процедура расчета оптимальных условий резания для операций обработки с минимальной ценой или максимальной скоростью производства в качестве целевой функции. Для заданной комбинации материалов инструмента и заготовки, поиск оптимума ограничивается скоростью подачи по сравнению с глубиной резания, которая определяется ограничением срыва стружки. Также рассматривались некоторые другие ограничения, такие как доступная мощность, зажим заготовки, чистота поверхности и размерная точность. Тсай [134] изучал отношение между однопроходной обработкой и многопроходной обработкой. Он разработал концепцию точки безубыточности, то есть всегда существует такая точка, определенное значение глубины резания, при которой однопроходная и двухпроходная обработки являются одинаково эффективными. Когда значение глубины резания опускается ниже этой точки, однопроходная обработка является более экономичной, чем двухпроходная обработка. Когда значение глубины резания становится больше безубыточной точки, двухпроходная обработка является лучшей.

Помимо перечисленных работ следует выделить исследования посвященные оптимизации на основе информации о состоянии технологической системы и ее элементов. В работе [34] была установлена

статическая зависимость параметров резания (частота вращения шпинделя, поперечная и продольная подачи) с показателями качества, к тому же исследуется влияние геометрии резца на качество обработки.

Авторы работы [3] предложили использовать разработанную ими формулу для определения оптимальных режимов обработки на основе комплекса заданных показателей качества поверхностного слоя, таких как величина остаточных напряжений в поверхностном слое, глубина наклепанного слоя и т.д.

В работе [46] был разработан критерий, связанный с параметрами качества обработки, который получил название критерий максимальной технологической надежности. Также авторами были выявлены особенности определения технических ограничений для продольного точения и предложена компромиссная целевая функция.

Исследователями [1] был предложен метод оптимизации на основе многоцелевой функции, которая включает в себя также технологические ограничения на параметры резания и прочность режущего инструмента. При этом исходными данными для модели являются теплофизические свойства обрабатываемой заготовки, требования к качеству обработанной поверхности и размерной точности детали, жесткости элементов и узлов станка.

В работе [37] описывается метод акустической эмиссии (АЭ), который позволяет оценивать комплекс показателей технологической системы, таких как износ инструмента, качество обрабатываемой поверхности, также существует возможность на основе этого подхода разработать методики оценки режимов резания и геометрии резца в реальном времени. При функционировании станка в зоне резания формируются волны упругой деформации, которые непосредственно связанны с основными процессами формообразования обрабатываемой заготовки и используются в качестве информационной базы в методе акустической эмиссии. Параметры деформационных процессов, протекающих при резании, отражают

непосредственно энергетическую картину резания, и, следовательно, могут быть зарегистрированы с помощью специальной аппаратуры.

В действующем производстве с помощью метода АЭ возможно проводить корректировку режимов обработки с целью улучшения параметров качества, а также проводить непрерывный или дискретный мониторинг технологического процесса. Экономическая эффективность выражается в повышении срока службы обрабатывающего инструмента и надежности процесса резания.

Таким образом, из-за того, что метод АЭ обладает высокой информативностью, его применение в автоматизированной металлообработке является перспективным, позволяя реализовать адаптивные системы управления процессом резания. Одним из наиболее эффективных является критерий, который основан на обработке сигналов АЭ и рассчитывается по следующей формуле [37]

(1-4)

где А - амплитуда сигнала. Также исследованиями и разработкой метода акустической эмиссии занимались и другие авторы. Например, исследование Жемильняка [94] показало, что по параметрам акустической эмиссии невозможно явно определить износ обрабатывающего инструмента, эти параметры скорее показывают общее случайное поведение, с внезапными изменениями, относящимися к явлению ухудшения процесса. В [129] была проделана работа по изучению пригодности, применимости и относительной чувствительности метода акустической эмиссии для мониторинга износа обрабатывающего инструмента.

Довольно затруднительно использовать метод АЭ в многономенклатурном производстве, из-за того что требуется большое количество исходных данных для различных материалов заготовок и обрабатывающего инструмента. Помимо использования параметров

акустической эмиссии для мониторинга износа обрабатывающего инструмента можно использовать параметры вибрации возникающей в процессе резания.

Также эффективными методами мониторинга являются методы, основанные на получении информации о процессе резания с помощью термоЭДС [31]. Макаров провел исследования ряда проблем оптимизации резания заготовок из нержавеющих и жаропрочных сталей и сплавов с учетом постоянства оптимальной температуры в зоне резания. При этом метод определения оптимального режима резания основан на условии постоянства температуры, также найденный оптимальный режим будет соответствовать максимальной размерной стойкости резца. Исследования проводятся следующим образом, на одной из подач выполняют исследования износа инструмента на нескольких скоростях резания, при этом оптимальной будет считаться та скорость резания, для которой износ инструмента будет минимальным. Далее для найденной скорости резания измеряют термоЭДС. Описанную процедуру выполняют для других подач. Применение данного метода в реальных условиях при эксплуатации требует поведения большого количества апостериорных исследований, что затрудняет его применение в многономенклатурном производстве.

В различных исследованиях проводился анализ процесса обработки с использованием динамического подхода. Первые исследования в этой области проводили Тобиас[133], Меррит [110] и Альтинтас [62] и в них исследовали вибрации в процессе резания. Результатами их исследований были диаграммы неустойчивости, которые позволяют определить параметры позволяющие избежать вибраций. После них были разработаны новые подходы, в которых используются методы нелинейной динамики, такие как бифуркационный анализ, дающие большее понимание процессов протекающих при резании [112].

Авторами работы [12] были проведены исследования методов анализа динамического качества для фрезерных станков, основанных на критерии

предельной глубины резания, для которой динамическая система теряет свою устойчивость, и критерии уровня вынужденных колебаний. Данная процедура была разработана на основе априорных математических моделей, алгоритмах многокритериальной оптимизации и функций чувствительности. Также авторами была установлена связь между колебаниями привода движения и колебаниями несущей системой, а также было выявлено явление перетекания энергии между этими системами, так как при увеличении уровня колебаний в приводе подач происходит уменьшение амплитуд колебаний в несущей системе станка и наоборот.

Все методы, которые используются для контроля вибрации, а, следовательно, для повышения качества производимых деталей, можно разделить на две группы: определение вибраций при обработке и прогнозирование возникновения вибраций. Методы выявления при обработке измеряют неустойчивость, используя сигналы от различных датчиков (датчик силы, акселерометр, акустический датчик и т.д.). Методы моделирования воспроизводят систему обработки для прогнозирования вибрационного поведения для вычисления оптимальных параметров для данной операции (скорость резания, глубина резания и т.д.).

1. Определение при обработке

В методах определения неустойчивости при обработке используется система мониторинга, основанная на датчиках для определения возникновения вибраций, и позволяет оператору скорректировать параметры обработки для достижения зоны стабильности. Этот метод рассматривался в [7, 6, 8, 76, 105, 119]. Различные сигналы используются для мониторинга процесса обработки (ускорение заготовки, сила резания, уровень шума). Сигнал затем анализируется с точки зрения амплитуд, дисперсии или частотному содержанию для оценки возникновения условий неустойчивости.

2. Методы прогнозирования

a. Классические методы

Простейшие методы прогнозирования линеаризуют обработку. Резец двигается в радиальном направлении, предполагается ортогональное резание, а также силы резания пропорциональны Ь (толщина недеформированной стружки) и а (ширина среза). Система моделируется как система с одной степенью свободы «масса-источник-демпфер» чье поведение описывается уравнение:

ту + су + ку = Р(!) = аКк{ *) (1.5)

где т, си к модуль массы, коэффициента демпфирования и жесткости. Регенеративный эффект учитывается расчетом толщины стружки как суммы средней толщины стружки и разности между вибрациями в текущем и предыдущем проходе

КО = ЬО+У(1-Т)-УСО (1.6)

Т - это отставание по времени между проходами. Система уравнений (1.1) и (1.2) может быть решена в аналитической форме для получения максимальной глубины резания (при условиях устойчивости) для каждой скорости шпинделя.

Аналитические методы, основанные на этой теории, были исследованы в [71] и улучшены в [61].

b. Ограничения и улучшения классической теории

Аналитические методы сильно ограничены из-за нелинейных процессов, протекающих при резании, таких как периодическое изменение толщины стружки, врезание и выход резца, трение в различных узлах станка. Эти нелинейные процессы могут оказывать значительное воздействие на устойчивость системы, особенно когда радиальная глубина резания мала, например, при чистовой обработке.

Другие методы прогнозирования, основанные на изучении дифференциальных уравнений с задержкой [91], показали появление новых участков стабильности, в то время как резание было незакономерным.

Таким образом, проведя анализ существующих работ по оптимизации процесса резания, было установлено, что задача оптимизации и мониторинга качества динамического состояния станка при резании не решена полностью. В основном это связано с необходимостью исследовать динамическую систему технологического оборудования с учетом процессов, протекающих непосредственно при резании, из-за того, что в системе присутствуют нелинейные элементы, а также сама система является нестационарной, что приводит к априорно неопределенным изменениям состояния системы при изменении направления и модуля вектора обобщенной силы резания. Также было установлена необходимость идентификации качества динамических процессов в реальном времени непосредственно при эксплуатации станка, что возможно сделать на основе информации, получаемой из характеристик процессов сопровождающих резание, следовательно, эта информация будет использована программным комплексом для определения наилучшего режима резания и мониторинга динамического состояния станка. При функционировании технологического оборудование происходит выделение тепла, акустическая эмиссия, механические колебания резца относительно заготовки, а также колебания других узлов станка, изменяется электромагнитное поле в зоне резания. Все описанные процессы также непосредственно сопровождают процесс резания и могут быть зарегистрированы стандартными датчиками и приборами позволяющие в той или иной степени проводить оптимизацию и оценку состояния инструмента. Однако для количественной оценки и мониторинга динамики процесса резания в реальном времени необходима разработка специальных алгоритмов идентификации качества динамических процессов при обработке по процессам,

сопровождающим резание, которые в конечном итоге лягут в основу разрабатываемого программно-математического комплекса.

1.3. Методы исследования нелинейных систем

Для отслеживания изменений динамики процесса обработки необходимо располагать методами прогнозирования и мониторинга качества динамики резания. Так как технологическое оборудование является нелинейной системой, то не обходимо рассмотреть методы исследования нелинейных систем с целью выявления подходов к реализации стратегии отслеживания качества динамических процессов, которые можно было бы применить в программном комплексе.

Так как в общем случае решение нелинейного дифференциального уравнения не может быть получено, то для исследования свободных колебаний нелинейных систем используются приближенные методы. Существует два широко известных метода исследования нелинейных систем - это метод последовательных приближений и метод Ритца. Эти методы подробно описаны в [55]

Метод последовательных приближений может быть использован для описания движения нелинейных систем, которые представляются следующим дифференциальным уравнением:

х + р2х + а/{х) = 0 (1.7)

где а — малая величина, /(.х) - полиномиальная функция, с минимальной степенью не меньшей 2. Если кривая зависимости нагрузки от перемещения симметрична относительно начала координат, то

/=1

Если в (1.8) оставить только второй член и подставить это выражение в (7), то получится следующее выражение

х + р2х + ах3 = 0 (1.9)

(1.8)

Пусть в начальный момент времени /=0 значение перемещения х = хм, а х = 0. Предположим, что линейная система, которая заменяет действительную систему, движется по гармоническому закону, тогда формула ее перемещения имеет вид:

х = хмсо&р(1-10) рх - круговая частота линейной системы. Выражение (1.10) считается первым приближением решения уравнения (1.9). В общем виде выражения для вторых приближений для частоты и перемещения можно записать в следующем виде:

г\ л

р = /?] +асх, х = (р0+а(рх (1-И)

Не трудно видеть, что эти выражения содержат величину а в первой степени и для получения последующих приближений необходимо, чтобы дополнительные члены удерживались в рядах:

2 3

х = ср0 Л-а(рх +а (р2 +а (р3 +... (1.12)

р~ = рх +ЯС] +а с2 +а с3 +... (1-13)

где (р0,(рь(р2,... - некоторые функции от времени, а с15с2,Сз,... - константы, которые выбираются таким образом, чтобы компенсировать резонанс. Рассмотрим выражения (1.12) и (1.13) отбрасывая слагаемые, при которых а в степени выше 3. Подставим получившиеся выражения для круговой частоты и перемещения в уравнение (1.9), приведя подобные члены и отбросив слагаемые с а в степени выше 3 получим

Фо + Р\Щ + а[ф{ + р\(рх + + (р1 )+

а2(ф2+ р\(р2 + с2(р0 + сх(рх + Ъср1(рх)+ (1.14)

а {фз + Р?<Рз + сз<Ро + С\<Р2 + 3<Ро<Р2 + 2(Ро<Р\ ) = 0 Так как это выражение должно выполняться при любых малых значениях величины а, то коэффициент при каждом значении а должен равняться 0. Таким образом, имеем систему уравнений

Фо + Р\<Ро = Ъ

Ф\+Р\<Р\ =~С\<Ра ~<Р1

(1-15)

Фг +Р\(Р2 = ~с2<Ръ ~С\<Р\ ~ 1<Ро<Р\

Фъ + р\фъ = -СъП -°\<Р2 ~3(Ро<Р2 -3(Ро<Р\ Подставляя первое приближение <р0 = хм соб рв первое уравнение

системы (15) и выбирая коэффициент с, таким, чтобы исключить резонанс, находим второе приближение срх и рх. Далее подставляя найденное значения для (рх в третье уравнение системы (1.15) находим третье приближение и т. д.

Таким образом, метод последовательных приближений заключается в представлении перемещений системы при нелинейных свободных колебаний рядами функций. Эти функции получаются в соответствии с выбором функции для первого приближения, подобно (1.9), и решением системы уравнений аналогичной (1.15) с начальными условиями. Приближение, получаемое по этому методу, соответствует уравнению движению системы только, тогда, когда она находится в крайнем или среднем положении. Теоретически можно рассчитать неограниченное число приближения, но на практике ограничиваются вторым приближением.

Метода Ритца в отличие от метода последовательных приращений можно использовать для исследования не только квазилинейных систем, но и для исследования, как свободных, так и вынужденных колебаний системы.

Рассмотрим систему с одной степенью свободы без демпфирования, для которой уравнение движения может быть записано в следующем виде

л:+ /(*) = 0 (1.16)

где слагаемые в левой части представляют собой силу инерции и восстанавливающую силу, отнесенные к единице массы. Уравнение (1.16) можно рассматривать^как уравнение равновесия. Если системе задать смещение бх, то работа, совершаемая этими силами, будет равна нулю

(х + /(х))&с = 0 (1.17)

В методе Ритца приближенное решение задачи о свободных колебаниях записывается в виде следующего ряда

п

X -

/=1

п

ХадС) (1-18)

где (7),(/)>•••>- выбранные функции времени, а аиа2,а3,...,ап -весовые коэффициенты, которые определяются из условия, что работа за один цикл должна быть равна нулю. Перемещения задаем в виде

¿kj = daff^t) (1.19)

Далее интегрируем работу по интервалу времени, равному одному циклу

п г

X J '+ /(*)]&,= 0 (1.20)

/=1 о

Из уравнения (1.20) получаем систему уравнений, решая которую можно определить а1,а2,а3,...,ап

г

Г Гх + /(х)1е?9 (t)dt - 0 { (1.21)

о

Оба описанных метода обладают несколькими недостатками с точки зрения их применимости для определения оптимального режима функционирования сложного технологического оборудования и последующего мониторинга динамики процесса резания. Во-первых, эти методы применяются к системам, описываемым дифференциальным уравнением второго порядка, то

есть для описания «медленных» движений системы, но для того чтобы учесть «быстрые» движения, которые в конечном счете влияют на параметры микрогеометрии, перемещения узлов сложного технологического оборудования описываются дифференциальным уравнением п-ого порядка, причем часто порядок уравнения невозможно априорно определить. Во-вторых, при применении этих методов делается ряд допущений, в частности о том, что коэффициенты дифференциальных уравнений известны, а также известна функция определяющая воздействие на систему. Из-за эволюционных изменений, протекающих в системе, коэффициенты дифференциального уравнения изменяются во времени, и, следовательно, использовать описанные методы возможно лишь для их мгновенных значений.

В конечном итоге для реализации программного продукта крайне важно располагать численными методами решения поставленных задач. Следовательно, необходимо рассмотреть существующие численные методы исследования нелинейных систем, такие как метод усреднения по ускорению и метод линейного ускорения[55].

Общий вид уравнения движения с нелинейной характеристикой

х = /{их,х) (1.22)

При использовании метода усреднения по ускорению расчет скорости в определенный момент времени происходит по формуле

(1.23)

где хм - значение скорости в момент времени . Аналогично определяется приближенное значение перемещение по следующей формуле

^м+З^д,, (1.24)

Подставляя выражение (1.23) в выражение (1.24) получим конечную формулу для расчета перемещения

• л (.. мМ

32 (1.25)

Так как заранее не известна величина ускорения х1, то необходимо на каждом шаге рассчитать эту величину по следующим итеративным формулам

(*/);=/Ы*/),Л*/)у]

где и имеют следующие формулы

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Свиридов, Сергей Викторович

3.3. Выводы

В спектре виброакустического сигнала колебаний резца относительно инструмента присутствуют как значимые амплитуды, несущие информацию непосредственно о процессе резания, так и не значимые. При этом целесообразно проводить количественную оценку качества динамических процессов при резании в виде соотношения значимых амплитуд к амплитудам, в которых информация о процессе обработке слабо представлена или отсутствует вообще.

Помимо моделей оценки динамики резания на качество идентификации влияет стратегия разделения спектра на информативные амплитуды и шумы, так как одинаково негативным является учет неинформативных амплитуд в качестве значимых, так и отсечение значимых амплитуд, как не несущих достаточного количества информации о процессе резания.

На основе проведенного имитационного моделирования было установлено, что наиболее чувствительной моделью оценки качества спектра является отношение дисперсии значимых амплитуд к сумме не значимых (3.14), при стратегии разделение спектра по методу «ящик с усами» с барьером (3.2). Данный критерий будет использоваться при проведении дальнейших исследований для формирования алгоритма идентификации качества динамических процессов при резании.

4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНО-АНАЛИТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ КРИТЕРИЯ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА СПЕКТРА ПРИ КВАЗИСТАЦИОНАРНОМ РЕЗАНИИ И ЗНАЧИМЫХ

ВОЗМУЩЕНИЯХ

Экспериментальные исследования по оценке возможностей 57-критерия для идентификации качества реальных динамических процессов проводились с позиций нелинейной динамики нестационарных систем, основные положения которых были изложены в главе 2 применительно к рассматриваемой проблемной ситуации для повышения качества обрабатываемой заготовки. При проведении литературного обзора и системного анализа было установлено, что существует функциональная связь между параметрами состояния колебаний динамической системы и изменениями параметров резания, таких как скорость резания, поперечная и продольная подача. Таким образом, имеется потенциальная возможность осуществить оценку состояния процесса резания непосредственно по реализациям вибросигналов о колебаниях, осуществляя их обработку как временных рядов динамики.

4.1. Экспериментальные исследования по идентификации качества процесса резания

Исследования разработанного критерия (3.14) проводились в производственных условиях при резании на автоматическом токарном станке 16А20ФЗ, который оснащен системой ЧПУ «Электроника НЦ31-02» и имеет асинхронно глубоко регулируемый привод подач «Размер 2М-5-21». При проведении исследований осуществлялась обработка отрезным резцом ВК8 заготовок из титанового сплава ОТ4. Регистрация виброакустических колебаний велась в течение 4 секунд с помощью пьезодатчика типа 4366, который входит в комплект импульсного прецизионного шумометра модели

2209 фирмы «ВІШЕЬ & ЮАЕ1Ъ>. Датчик был установлен на корпусе револьверной головки станка по координате У. Запись велась на две дорожки магнитофона Яуза-221С. Уровень сигнала 0,2 В. Несущей частотой была частота вращения привода подач по координате Z. Обработка велась при глубине резания 0,1 мм без СОЖ. Частота вращения шпинделя изменялась в диапазоне 400.800 мин"1 с шагом 200 мин"1, продольная подача изменялась в диапазоне 0,02.0,1 мм/об с шагом 0,04 мм/об (табл. 4.1).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

По материалам исследований, выполненных в рамках диссертационной работы на тему «Обоснование и разработка программно-математического комплекса идентификации качества динамических процессов при резании» можно сделать следующие основные выводы:

1. Существующие модели упруго-силовых взаимодействий систем инструмента и детали в достаточно полной мере могут отображать лишь асимптотические свойства динамических процессов при резании в линейном приближении. При этом существует необходимость в многократном расчете коэффициентов модели в связи с изменениями силы и направления вектора обобщенных сил в пространстве состояний.

2. Поскольку динамическая система станка является нестационарной и не линейной, ее затруднительно исследовать из-за отсутствия апробированного математического аппарата. При этом нелинейные и нестационарные связи рабочих процессов в станке в конечном итоге влияют на свойства многочастотных колебаний в реальном времени, что в свою очередь отражается на параметрах качества обрабатываемой поверхности (шероховатость, волнистость, отклонение от круглости).

3. При резании основные элементы динамической системы станка совершают «медленные» и «быстрые» движения, проявлением которых становятся колебательные процессы. Анализировать качество этих процессов целесообразно в частотной области, рассматривая «медленные» движения как отображения упорядоченного равновесного макроскопического состояния динамической системы, а «быстрые» движения - как отклонения от него или микроскопические неравновесные состояния.

4. При увеличении числа неравновесных состояний динамическая система начинает все больше подчиняться статистическим законам, эволюционируя к новому наиболее вероятному равновесному состоянию, и основной задачей становится его идентификация на основе перехода с микроскопического уровня наблюдения за системой на макроскопический. Математически это означает необходимость

5. Были проведены экспериментально-аналитические исследования критерия оценки качества спектра при квазистационарном резании и при значимых возмущениях. На основе этих исследований были выделены следующие основные шаги при мониторинге динамики резания:

• определить является ли зарегистрированный сигнал шумом. Данная задача была решена использование стандартного критерия статистической проверки гипотез - критерия «инверсии»;

• отслеживать изменения состояния оборудования на основе оценки параметров тенденции ¿/-критерия и его стандартных отклонений от линии тренда;

• определить причины возникновения нежелательных процессов во время обработки на основе критерия Крускала-Уоллиса;

• определить значимость изменений на основе стандартного I-критерия Стыодента.

6. Результаты экспериментальной апробации разработанного по материалам выполненных исследований программно-математического комплекса идентификации качества динамических процессов как в режиме поиска наилучшего состояния процесса резания, так и в режиме наблюдений за ним, подтвердили информационную мощность ¿'/-критерия и показали принципиальную возможность применения комплекса в составе систем ЧПУ станков с целью повышения эффективности решения задач управления.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Свиридов, Сергей Викторович, 2013 год

ЛИТЕРАТУРА

1. Андреев В.Н., Каплан Р.Я., Хрусталев Б.С., Ерыгин Б.А. Опыт оптимизации режимов механической обработки резанием. - Л.: ЛДНТП, 1982.-20 с.

2. Афанасьев В.Н. Анализ временных рядов и прогнозирование / В.Н. Афанасьев, М.М. Юзбашев. - М: Финансы и статистика, 2001. - 228 с.

3. Безъязычный В.Ф. и др. Методика определения оптимальных режимов резания при точении с учетом эксплуатационных свойств изделий / В.Ф. Безъязычный, Б.Н. Леонов, Т.Д. Кожина // Производительность обработки и надежность деталей машин: Межвуз. сб. научн. тр. -Ярославль: Рыбинский авиац. ин-т, 1981. - С.11-14.

4. Бобров В.Ф., Спиридонов Э.С. Оптимизация режима резания при точении / В.Ф. Бобров, Э.С. Спиридонов // Станки и инструмент. - 1980. - №10. — С.22-23.

5. Большаков A.A., Методы обработки многомерных данных и временных рядов: учеб. Пособие для ВУЗов / А. А. Большаков, Р. Н. Каримов. - М.: Горячая линия - Телеком, 2007. - 552 с.

6. Бржозовский Б.М., Мартынов В.В., Бровкова М.Б., Карпов А.Н., Обеспечение качества чистовой токарной обработки на основе учета динамического состояния оборудования. - М.: Minatom, 1999. - №3(290) - с. 20-25

7. Бржозовский Б.М., Вибромониторинг газоперекачивающих агрегатов / Б.М. Бржозовский, В.В. Мартынов, Д.В. Грачев. - Саратов: СГТУ, 2007. -160 с.

8. Бржозовский Б.М. Динамический мониторинг технологического оборудования / Б.М. Бржозовский, В.В. Мартынов, И.Н. Янкин, М.Б. Бровкова. - М.: СГТУ, 2008 - 312с.

9. Бутенин Н. В., Неймарк Ю.И., Фуфаев Н.Л., 1976 Введение в теорию нелинейных колебаний, - М.: Наука, 1976. -384

Ю.Гардинер К. В. Стохастические методы в естественных науках/К. В. Гардинер - Пер.с англ. 2-го изд. - М.: Мир, 1986. - 526 с.

П.Гильман A.M., Оптимизация режимов обработки на металлорежущих станках / А.М.Гильман, Л.А.Брахман, Д.И.Батищев, Л.К.Матяева. - М.: Машиностроение, 1972. - 188 с.

12.Городецкий Ю.И. Анализ и синтез динамического качества фрезерных станков / Ю.И. Городецкий // Материалы Y Международн. научн.-техн. конф. по динамике технологических систем. — Ростов-на-Дону, 1997. -С.6-8.

1 З.Дерябин В.И., Дерябина С.А. О взаимосвязи оптимальной температуры контакта в зоне резания с коррозионной стойкостью деталей из нержавеющих и жаропрочных материалов. // Теплофизика технологических процессов: Материалы всесоюзн. конф. 4.II. - Ташкент, 1984.-С.56.

14.Диллон Б. Инженерные методы обеспечения надежности систем / Б. Диллон, Ч. Сингх-Пер. с англ. -М.: Мир, 1984.-318 с.

15.Ерофеев A.A. Теория автоматического управления: учебник для вузов / A.A. Ерофеев. - 2е изд., переработ, и доп. - СПб.: Политехника, 2003 -302с.

16.3аковоротный B.JI. Динамическая диагностика и управление процессами обработки резанием / B.JI. Заковоротный // Материалы Y Международн. научн.-техн. конф. по динамике технологических систем. - Ростов-на-Дону, 1997.-С.8-11.

17.Заковоротный В.П. , Динамика процесса резания. Синергетический подход / В.П. Заковоротный, М.Б. Флек - Ростов-на-Дону: «Терра», 2006. - 876 с.

18.3орев H.H. Вопросы механики процесса резания. - М.: Машиностроение, 1956.-368 с.

19.3ориктуев В.Ц., Исаев Ш.Г., Никитин А.Д. Автоматическое управление по тепло- и электрофизическим параметрам процесса резания / В.Ц. Зориктуев, Ш.Г. Исаев, А.Д. Никитин // Теплофизика технологических процессов: Материалы всесоюзн. конф. - Ташкент, 1984. - С.61.

20.Игумнов Б.Н. Расчет оптимальных режимов обработки для станков и автоматических линий / Б.Н. Игумнов. - М.: Машиностроение, 1974 - 200 с.

21.Иноземцев Г.Г., Мартынов В.В., Бржозовская М.Б. Комплекс математического и программного обеспечения оптимизации резания в реальном времени / Г.Г. Иноземцев, В.В. Мартынов, М.Б. Бржозовская // Конструкторско-технологическая информатика - КТИ-96: Труды 3-го Международн. конгр. - М.: Изд-во МГТУ "Станкин", 1996. - С.67-68.

22.Иноземцев Г.Г., Мартынов В.В., Бровкова М.Б. Оптимизация процесса резания с учетом динамического состояния оборудования / Г.Г. Иноземцев, В.В. Мартынов, М.Б. Бровкова // СТИН. - 1997. - №12. - С.9-13.

23.Каримов Р.Н. Обработка экспериментальной информации. 4.1. Разведочный анализ. Анализ качественных данных / Р.Н. Каримов. -Саратов: Сарат. гос. техн. ун-т, 2002. - 112 с.

24.Клушин М.И. Резание металлов. Элементы теории пластического деформирования срезаемого слоя / М.И. Клушин. - М.: Машгиз., 1958. -455с.

25.Корытин A.M. Оптимизация управления металлорежущими станками / A.M. Корытин, Н.К. Шапарев - М.: Машиностроение, 1974. - 200 с.

26.Красовский A.A. Системы автоматического управления полетом и их аналитическое конструирование / A.A. Красовский, — М.: Наука, 1973. -464с.

27.Кудинов В.А. Скачок при трении и автоколебания / В.А. Кудинов // Динамика станочных систем ГАП: Материалы Всесоюзн. конф., Тольятти, 1988.-С. 83-84.

28.Кутин A.A. Оптимизация технологических параметров токарной обработки при нестационарном резании / A.A. Кутин // Вестник машиностроения. - 1981. -№ 8. -С.48-52.

29.Лепихов В.Г. Самоустанавливающиеся инструменты / В.Г. Лепихов. - М.: Машиностроение, 1974. - 80 с.

30.Лоладзе Т.Н. Износ режущего инструмента / Т.Н. Лоладзе. - М.: Машиностроение, 1981. -256 с.

31.Макаров А.Д. Оптимизация процессов резания / А.Д. Макаров. - М.: Машиностроение, 1976. - 278 с.

32.Мартынов В.В. Статистические методы обработки экспериментальных данных / В.В. Мартынов, П.В. Мартынов. - Саратов: Изд-во СГТУ, 2011. -188 с.

33.Маслеников И. А., Соколов Ю.А. Структурно-параметрическая оптимизация токарной операции с использованием целевой функции / И.А. Маслеников, Ю.А. Соколов // СТИН. - 1997. - №1. - С.23-26.

34.Медведев Д.Д. Автоматизированное управление процессом обработки резанием / Д.Д. Медведев. - М.: Машиностроение, 1980. - 143 с.

35.Небольсин В.Я. Оптимизация технологических решений по параметрам качества обрабатываемой поверхности / В.Я. Небольсин // Передовая технология, механизация и автоматизация серийного машиностроительного производства: Материалы всесоюзн. конф. — Рязань, 1977.-С. 102-105.

36.Подураев В.Н. Технология физико-химических методов обработки / В.Н. Подураев - М.: Машиностроение, 1985. - 264 с.

37.Подураев В.Н., Барзов A.A., Горелов В.А. Технологическая диагностика резания методом акустической эмиссии / В.Н. Подураев, A.A. Барзов, В.А. Горелов - М.: Машиностроение, 1988. - 56с.

38.Поцелуев A.B. Статистический анализ и синтез сложных динамических систем / A.B. Поцелуев - М: Машиностроение, 1984. - 208 с.

39.Пугачев B.C. Стохастические дифференциальные системы. Анализ и фильтрация/В. С. Пугачев, И. Н. Синицын. - М.: Наука, 1990. - 632

40.Развитие науки о резании металлов / Под ред. Н.Н.Зорева. — М.: Машиностроение, 1967. -262 с.

41.Резников А.Н. Теплофизика резания / А.Н. Резников - М.: Машиностроение, 1969. -288 с.

42.Реклейтис Г. Оптимизация в технике: В 2-х кн. Кн.1 / Г. Реклейтис, А. Рейвиндран, К. Рэгсдел - Пер. с англ. - М.: Мир, 1986. - 350 с.

43.Реклейтис Г. Оптимизация в технике: В 2-х кн. Кн.2 / Г. Реклейтис, А. Рейвиндран, К. Рэгсдел - Пер. с англ. - М.: Мир, 1986. - 320 с.

44.Рубашкин И.Б. Оптимизация металлообработки при прямом цифровом управлении станками / И.Б. Рубашкин. - Л.: Машиностроение, 1980. - 136 с.

45.Рыжкин A.A., Шучев К.Г. Физические аспекты оптимизации режимов изнашивания инструментальных режущих материалов / A.A. Рыжкин, К.Г. Шучев // Материалы У Международн. научн.-техн. конф. по динамике технологических систем. — Ростов-на-Дону, 1997. - С. 18-20.

46.Рыжов Э.В., Оптимизация технологических процессов механической обработки / Э.В. Рыжов, В.И. Аверченков - Киев: Наукова думка, 1989. -192 с.

47.САПР технологических процессов, приспособлений и режущих инструментов: Учеб. пособие для вузов / В.И.Аверченков, И.А.Каштальян, А.П.Пархутик. - Мн.: Высшая школа, 1993. - 288 с.

48.Сбоев В.Н. Экономические аспекты применения систем автоматического выбора оптимальной скорости резания / В.Н. Сбоев // Прогрессивные технологические процессы в машиностроении: Сб. научн. тр. - Томск: Изд-во ТПУ, 1997. - С.63-67.

49.Свиридов C.B. Обоснование и разработка алгоритма идентификации качества динамических процессов при резании / М.Б. Бровкова В.В. Мартынов, C.B. Свиридов // Вестник СГТУ. - 2012. - №4(68). - С.112-119.

50.Сердюк А.И. Влияние режимов резания на эффективность работы ГПС /

A.И. Сердюк // СТИН. - 1997. - №5. - С.5-8.

51.Скраган В.А. Размерный износ режущего инструмента / В.А. Скраган // Точность и производительность механической обработки: Труды ЛПИ. -Л., 1980.-№386.-С.59-65.

52.Старков В.К. Дислокационные представления о резании металлов / В.К. Старков. -М.: Машиностроение, 1979. - 160 с.

53.Старков В.К. Технологические методы повышения надежности обработки на станках с ЧПУ / В.К. Старков. - М.: Машиностроение, 1984. - 120 с.

54.Технико-экономические аспекты повышения эффективности операций механообработки / В.А.Гречишников, С.В.Лукина, С.В.Григорьев, И.М.Толкачева: Материалы Y Международн. научн.-техн. конф. по динамике технологических систем. - Ростов-на-Дону, 1997. - С.48-49.

55.Тимошенко С.П. Колебания в инженерном деле / С. П. Тимошенко, Д. X. Янг, У. Уивер; Пер с англ. - М.: Машиностроение, 1985. - 472 с.

56.Трент Е. Резание металлов / Е. Трент. — Пер. с англ. - М.: Машиностроение, 1980. - 264 с.

57.Физические основы обработки материалов резанием / А.А.Рыжкин,

B.С.Дмитриев, М.М.Климов и др. — Ростов-на-Дону: Издательский центр ДГТУ, 1996.-354 с.

58.Ханаев М.М. Асимптотические методы и устойчивость в теории нелинейных колебаний.: учебное пособие для ВУЗов. / М.М. Ханаев — Москва: Высш. шк., 1988- 184 с.

59.Эстерзон М.А., Рыжова В.Д. Выбор режимов резания и стойкости инструмента на многоинструментальных токарных станках с ЧПУ в условиях серийного производства / М.А. Эстерзон, В.Д. Рыжова // Передовая технология, механизация и автоматизация серийного машиностроительного производства: Материалы всесоюзн. конф. -Рязань, 1977. - с.89-90.

бО.Якобс Г.Ю. Оптимизация резания. Параметризация способов обработки резанием с использованием технологической оптимизации / Г.Ю. Якобе, Э. Якоб, Д. Кохан - Пер. с нем. - М.: Машиностроение, 1981.-279 с.

61 .Altintas Y. Analytical stability prediction and design of variable pitch cutters / Y. Altintas, S. Engin, E. Budak // ASME Journal of Manufacturing Science and Engineering. - 1999.-vol.121.-p. 173-178

62.Altintas Y. Manufacturing Automation: Metal Cutting Mechanics, Machine Tool Vibrations, and CNC Design / Y. Altintas. - 1st edn. - New York: Cambridge University Press, 2000. - 380 p.

63.Armarego E.J.A. The machining of metals. / E.J.A. Armarego, R.H. Brown. -2nd edn. - Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1969. - 426 p.

64.Azouzi R., Guillot M. On-Line prediction of surface finish and dimensional deviation in turning using neural network based sensor fusion / R. Azouzi, M. Guillot // International Journal of Machine Tools and Manufacture. - 1997. — vol. 37(9).-p. 1201-1217

65.Balachandran B. Nonlinear dynamics of milling processes / B. Balachandran // Philosophical transactions of royal society. -2001. - vol.359. - p. 793-819

66.Balic J. A new NC machine tool controller for step-by-step milling / J. Balic // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. - 2001. -vol.18.-p. 399-403

67.Batzer S.A., Gouskov A.M., Voronov S.A. Modeling the vibratory drilling process / S.A. Batzer, A.M. Gouskov, S.A. Voronov // Processing of the 17th ASME Biennial conference on vibration and noise. - Las Vegas, 1999. -pp. 18

68.Bisht H. Artificial neural network based prediction of flank wear in turning / H. Bisht, J. Gupta, S.K. Pal, S.K. Chakraborty // International Journal of Materials and Product Technology. - 2005. - vol. 22(4). - p. 328-338

69.Brewer R.C. Parameter Selection Problem in Machining / R.C. Brewer // Ann. CIRP. - 1966. - vol. 14(11). - p. 55-61

70.Brewer R.C., Rueda R. A simplified approach to the optimum selection of machining parameters / R.C. Brewer, R. Rueda // Engineering Digest. - 1963. - vol. 24(9). - p. 133-150

71.Budak E. An analytical design method for milling cutters with nonconstant pitch to increase stability, part I: Theory / E. Budak // Journal of Manufacturing Science and Engineering. - 2003. - vol.125. - p. 29-38

72.Cus F., Zoperl U., Kiker E., Milfelner M. Adaptive self-learning controller design for feedrate maximization of machining process / F. Cus, U. Zoperl, E. Kiker, M. Milfelner // Journal of Achievements in Materials and Manufacturing Engineering. - 2008. - vol. 31(2). - p. 469-476

73.Cus F., Zuperl U., Kiker E., Milfelner M. Adaptive controllers design for federate maximization of machining / F. Cus, U. Zuperl, E. Kiker, M. Milfelner // Journal of Materials Processing Technology. - 2005. - vol. 157-158. - p. 8290

74.Cus F., Zuperl U., Kiker E., Milfelner M. Adaptive controller design for federate maximization of machining process / F. Cus, U. Zuperl, E. Kiker, M. Milfelner // Journal Achievements in Materials and Manufacturing Engineering. - 2006. - vol.7. - p. 237-240

75.Davies M.A., Burns T.J. Thermomechanical oscillations in material flow during high-speed machining / M.A. Davies, T.J. Burns // Philosophical transactions of the royal society. - 2001. - vol.359. — p. 821-846

76.Delio T., Tlusty J., Smith S. Use of audio signals for chatter detection and control / T. Delio, J. Tlusty, S. Smith // Journal of sound and vibration. - 1992. -vol.114.-p. 146-157

77.Dimla D.E., Lister P.M., Leightont N.J. Neural Network Solutions to the Tool Condition Monitoring Problem in Metal Cutting - A Critical review of Methods / D.E. Dimla, P.M. Lister, N.J. Leightont // International Journal of Machine Tools and Manufacture. - 1997. - vol.39. - p. 1219-1241

78.Elanayar S., Shin Y. C. Robust Tool Wear Estimation with Radial Basis Function Neural Networks / S. Elanayar, Y.C. Shin // ASME Journal of Dynamic Systems, Measurement and Control. - 1995. - vol.117. - p. 459-467

79.Faassen R.P.H. Modeling of high-speed milling for prediction of regenerative chatter / R.P.H. Faassen, N. Wouw, J.A.J. Oosterling, H. Nijmeijer // Investigations of non-linear dynamic effects in production systems: 4th international symposium. - Chemnitz, Germany, 2003 - p. 1-6

80.Fofana M.S. Delay dynamical systems and applications to machine-tool chatter / M.S. Fofana // Chaos, Solitons and Fractals. - 2003. - № 17(4). - p. 731-747

81.Ghasempoor A., Jeswiet J., Moore T.N. Real Time Implementation of on-Line Tool Condition Monitoring in Turning / A. Ghasempoor, J. Jeswiet, T.N. Moore // International Journal of machine Tools and Manufacture. - 1999. -vol.39.-p. 1883-1902

82.Gibson P.R., Hoang K. Automatic statistical processes control of a CNC turning center using tool offsets and tool change / P.R. Gibson, K. Hoang // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. - 1994. - vol.9 №.2.-p. 147-155

83.Gilbert W.W. Economics of machining / W.W. Gilbert // Machining theory and practice: materials of 31 National Metal Congress and Exposition. - Cleveland, 1950.-p. 476-480

84.Gradisek J. On stability prediction of milling / J. Gradisek, M. Kalveram, T. Insperger, K. Weinert, G. Stepan, E. Govekar, I. Grabec // International Journal of Machine Tools and Manufacture. - 2005. - vol.43. - p. 35-40

85.Grzesik W. A revised model for predicting surface roughness in turning / W. Grzesik // Wear. - 1996. - vol.194. - p. 143-148

86.Grzesik W., Rech J., Wanat T. Surface integrity of hardened steel parts in hybrid machining operations / W. Grzesik, J. Rech, T. Wanat // Journal of Achievements in Materials and Manufacturing Engineering. - 2006. - vol.18. — p. 367-370

87.Hanna N. H., Tobias S. A. A theory of nonlinear regenerative chatter / N. H. Hanna, S. A. Tobias // Journal of engineering for industry. - 1974. - №96 (1). -p. 247-255

88.Hinduja S., Petty D. J., Tester M., Barrow G. Calculation of optimum cutting conditions for turning operations / S. Hinduja, D. J. Petty, M. Tester, G. Barrow // Proceeding of the Institution of Mechanical Engineers. - 1985. - vol. 199(B2).-p. 81-92

89.Hutton D. V., Qinghuan Yu. On the effects of built up edge on acoustic emission in metal cutting / D. V. Hutton, Yu Qinghuan // Journal of Engineering for industry. - 1990. - vol.112 - p. 184-189

90.1nasaki I. Application of Acoustic Emission Sensor for Monitoring Machining

Process /1. Inasaki // Ultrasonics. - 1998. - vol.36. - p. 273-281 91.Insperger T. Stability of up-milling and down-milling, part 1: Alternative analytical methods / T. Insperger, B.P. Mann, G. Stepan, P.V. Bayly // International journal of machine tools and manufacture. - 2003. - vol.43. - p. 25-34

92.1nsperger T., Mann B.P., Stepan G., Bayly P.V. Stability of up-milling and down-milling, part 2: experimental verification / T. Insperger, B.P. Mann, G. Stepan, P.V. Bayly // International Journal of Machine Tools and Manufacture. -2003.-vol.43.-p. 35-40

93.Jang D.Y., Choi Y.G., Kim H.G., Hsiao A. Study of correlation between surface roughness and cutting vibrations to develop an on-Line roughness measuring technique in hard turning / D.Y. Jang, Y.G. Choi, H.G. Kim, A. Hsiao // International Journal of Machine Tools and Manufacture. - 1996. -vol. 36. - p. 453-464

94.Jemielniak K., Otman O. Catastrophic tool failure detection based on acoustic emission signal analysis / K. Jemielniak, O. Otman // Annals of CIRP. - 1998. -№47(1).-p. 31-34

95.Johnson M.A. Nonlinear differential equations with delay as models for vibrations in the machining of metals: Ph. D. thesis / Mark Alan Johnson. -Cornell University, 1996. - 488 p.

96.Johnsn M., Moon F.C. Nonlinear Techniques to Characterize Prechatter and Chatter Vibrations in the Machining of Metals / M. Johnsn, F.C. Moon // International journal of bifurcation and chaos. - 2001. - № 11(2). - p. 449-467

97.Kalmar-Nagy T. Delay-differential models of cutting tool dynamics with nonlinear and mode-coupling effects: Ph. D. thesis / Tamas Kalmar-Nagy. -Cornell University, 2002. - 448 p.

98.Kalmar-Nagy T., Pratt J.R., Davies M.A., Kennedy M.D. Experimental and analytical investigation of the subcritical instability in turning / T. Kalmar-Nagy, J.R. Pratt, M.A. Davies, M.D. Kennedy // In: Processing of the 1999 ASME design engineering technical conference. - Las Vegas, 1999. - p. 1-9

99.Kalmar-Nagy T., Stepan G., Moon F.C. Subcritical Hopf bifurcation in the delay equation model for machine tool vibrations / T. Kalmar-Nagy, G. Stepan, F.C. Moon // Nonlinear Dynamics. - 2001. - №26. - p. 121-142

100. Karri V. Performance in Oblique Cutting Using Conventional Methods and Neural Network / V. Karri // Neural Computation Application. - 1999. -vol.8.-p. 196-205

101. Kohno T. In-process measurement and control for production processes / T. Kohno // International Journal of Japan Society Precision Engineering. -1989. - vol.27 №.4. - p. 319-320

102. Lee B.Y., Tarng Y.S., Lii H.R. An investigation of modeling of the machining database in turning operations / B.Y. Lee, Y.S. Tarng, H.R. Lii // Journal of Materials Processing technology. - 2000. - vol.105, - p. 1-6

103. Li X.P., Lynkaran K., Nee A.Y.C. A hybrid machining simulator based on predictive machining theory and neural network modeling / X.P. Li, K. Lynkaran, A.Y.C. Nee // Journal of Material Processing Technology. - 1999. -vol. 89/90.-p. 224-230

104. Li X., Dong S., Venuvinod P.K. Hybrid Learning for Tool Wear Monitoring / X. Li, S. Dong, P.K. Venuvinod // International Journal of Advanced Manufacturing and Technology. - 2000. - vol.16. - pp. 303-307

105. Liang S. Y. Machining process monitoring and control: The state-of-the-art / S.Y. Liang, R.L. Hecker, R.G. Landers // ASME Journal of Manufacturing Science and Engineering. -2004. - vol.126, - p. 297-310

106. Liu Q., Altintas Y. On-Line monitoring of flank wear in turning with multilayered feed-forward Neural Network / Q. Liu, Y. Altintas // International Journal of Machine Tools and Manufacture. - 1999. - vol.39, - p. 1945-1959

107. Liu Y., Wang C. Neural Network Based Adaptive Control and Optimization in the Milling Process / Y. Liu, C. Wang // International Journal of Advanced Manufacturing and Technology. - 1999. - vol. 15. - p. 791-795

108. Liu Y., Zuo L., Wang C. Intelligent adaptive control in milling process / Y. Liu, L. Zuo // International Journal of Computer Integrating Manufacturing. - 1999.-vol.12.-p. 453-460

109. Liu Zhan-Qiang, Venuvinod P.K., Ostafiev V.A. On-machine measurement of workpieces with the cutting tool / Liu Zhan-Qiang, P.K. Venuvinod, V.A. Ostafiev //Integrated Manufacturing Systems. - 1998. H. vol.9 №.3.-p. 168-172

110. Merritt H. Theory of self-excited machine tool chatter / H. Merritt // Journal of Engineering for Industry. - 1965. - vol.87 (4). - p. 447-454.

111. MoonF.C., Kalmar-Nagy T. Nonlinear models for complex dynamics in cutting materials / F.C. Moon, T. Kalmar-Nagy // Philosophical transactions of royal society.-2001.-№359.-pp. 695-711

112. Moon F.C. Dynamics and chaos in manufacturing processes / F.C. Moon. - New York: Wiley, 1997. - p. 316

113. Mou J., Liu R.C. A method for enhancing the accuracy of CNC machine tools for on-machine inspection / J. Mou, R.C. Liu // Journal of Manufacturing Systems. - 1992. - vol.11 №.4. - p. 229-237

114. Nayfeh A., Chin C., Pratt J. Applications of perturbations methods to tool chatter dynamics / A. Nayfeh, C. Chin, J. Pratt // Dynamics and chaos in manufacturing processes(ed. F. C. Moon). - New York: Wiley, 1998. - p. 193213

115. Petropoulos P.G. Optimal selection of machining rate variable by geometric programming / P.G. Petropoulos // International Journal of Production Research. - 1973. -vol. 11.-p. 305-314

116. Pratt J.R., Nayfeh A.H. Design and modeling for chatter control / J.R. Pratt, A.H. Nayfeh // Nonlinear Dynamics. - 1999. - vol.19. - pp 49-69

117. Pratt J.R. Vibration Control for chatter suppression with application to boring bars: Ph. D. thesis / Jon Robert Pratt; Virginia Polytechnic Institute and State University. - Virginia, 1996.-p. 172

118. Risbood K.A., Dixit U.S., Sahasrabudhe A.D. Prediction of surface roughness and dimensional deviation by measuring cutting forces and

vibrations in turning process / K.A. Risbood, U.S. Dixit, A.D. Sahasrabudhe // Journal of Material Processing Technology. - 2003. - vol.132. - p. 203-214

119. Schmitz T.L. Chatter recognition by a statistical evaluation of the synchronously sampled audio signal / T.L. Schmitz // Journal of Sound and Vibration. - 2003. - vol.262, - p. 721-730

120. Shi H.M., Tobias S.A. Theory of finite amplitude machine tool instability / H.M. Shi, S.A. Tobias // International journal of machine tool design and research. - 1984. - №24(1). - p. 45-69

121. Shirashi M., Scope of in-process measurement, monitoring and control techniques in machining process, Part 2: In-process techniques for wokpieces / M. Shirashi //Precision Engineering. - 1989. - vol.11 №.1. - p. 27-37

122. Sick B. On-line and Indirect Tool Wear Monitoring in Turning with Artificial Neural Networks: A Review of More Than A Decade of Research / B. Sick // Mechanical Systems and Signal Processing. - 2002. - vol.16. - p. 487-546

123. Smith G.T., Advanced machining: the handbook of cutting technology / G.T. Smith. - Kempston: IFS Publications, 1989. - p. 281

124. Stepan G. Modeling nonlinear regenerative effects in metal cutting / G. Stepan // Philosophical transactions of the royal society. - 2001. - vol.359. - p. 739-757

125. Stepan G., Szalai R., Insperger T. Nonlinear Dynamics of High-Speed Milling Subjected to Regenerative Effect / G. Stepan, R. Szalai, T. Insperger // Nonlinear Dynamics of Production Systems. - New York, 2005. - p. 647

126. Stone E., Campbell S. A. Stability and bifurcation analysis of a nonlinear DDE model for drilling / E. Stone, S. A. Campbell // Journal nonlinear science. -2002. - vol.14, №.1. - p. 27-57

127. Stute G., Goetz F.R. Adaptive Control System for Variable Gain in ACC Systems / G. Stute, F.R. Goetz // Proceedings of the Sixteenth International

Machine Tool Design and Research Conference. - Manchester, 1995. - p. 117121

128. Sundaram R. M. An application of goal programming technique in metal cutting / R. M. Sundaram // International Journal of Production and Research.

- 1978.-vol.16.-p. 375-382

129. Sundaram S. Study of flank wear in single point cutting tool using Acoustic Emission Sensor Techniques / S. Sundaram, P. Senthilkumar, A. Kumaravel, N. Manoharan // ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences. - 2008. - Vol.3 №. 4. - p. 32-36

130. Syed M.A., Nikhil R.D. Modeling of tool wear and surface roughness under MQL condition-A neural approach / M.A. Syed, R.D. Nikhil // Canadian Journal of Artificial Intelligence, Machine Learning and Pattern Recognition. — 2010.-vol.1, №. 2.-p. 7-25

131. Taylor F.W. On the art of cutting metals / F.W. Taylor // Trans. ASME.

- 1907.-vol.28.-p. 31-35

132. Tlusty J. Handbook of High Speed Machining Technology / J. Tlusty // Machine Dynamics. - Chapman and Hall, 1985. - p. 48-153.

133. Tobias S.A. Machine tool vibration / S.A. Tobias. - London: Blackie, 1965

134. Tsai P. An optimization algorithm and economic analysis for constrained machining model: Ph. D thesis / Pingfang Tsai. - West Virginia University, 1986.-241 p.

135. Walvekar A.G., Lambert B.K. An application of geometric programming to machining variable selection / A.G. Walvekar, B.K. Lambert // International Journal of Production Research. - 1970. - vol.8. - p. 3

136. Wiercigroch M., Budak E. Sources of nonlinearities, chatter generation and suppression in metal cutting / M. Wiercigroch, E. Budak // Philosophical transactions of the royal society. - 2001. - vol.359. - p. 663-693

137. Wiercigroch M., Krivtsov A.M. Frictional chatter in orthogonal metal cutting / M. Wiercigroch, A.M. Krivtsov // Philosophical transactions of the royal society. - 2001. - vol.359. - p. 713-738

138. Zhao M.X., Balachandran B. Dynamics and stability of milling process / M.X. Zhao, B. Balachandran // International Journal of Solids and Structures. -2001. - vol.38. - p. 2233-2248

139. Zuperl U., Cus F., Milfelner M. Fuzzy control strategy for an adaptive force control in end-milling / U. Zuperl, F. Cus, M. Milfelner // Journal of Materials Processing Technology. - 2005. - vol. 164-165. - p. 1472-1478