Повышение точности обработки на многооперационных станках на основе применения интеллектуального информационно-управляющего модуля тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.02.07, кандидат наук Лысенко, Алексей Федорович

• Лысенко, Алексей Федорович
• кандидат наук
• 2014

Оглавление диссертации кандидат наук Лысенко, Алексей Федорович

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. ОРГАНИЗАЦИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ПОДДЕРЖКИ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА МНОГООПЕРАЦИОННЫХ СТАНКОВ КАК НАУКОЕМКИХ ИЗДЕЛИЙ И ПОВЫШЕНИЯ ТОЧНОСТИ ОБРАБОТКИ

1.1. Проблемы обеспечения качества механической обработки

1.2. Методики анализа погрешностей

1.2.1. Учет суммарной погрешности

1.2.2. Учет погрешностей, связанных с тепловыми деформациями

1.2.3. Точность станков при обработке отверстий

1.3. Документирование жизненного цикла изделия

1.3.1. Жизненный цикл изделия

1.3.2. Цифровой маке!

1.3.3. Системы создания ИЭТР

1.3.4. Подготовка систем электронного технического документирования многооперационных станков

1.4. Методы ИАД как инструмент повышения точности обработки

1.4.1. Нейросетевое управление

1.4.2. Управление на основе экспертных систем

1.5. Цель и задачи работы

Глава 2. ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ЭЛЕКТРОННОЙ ДОКУМЕНТАЦИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО МЕХАТРОННОГО ОБЪЕКТА

2.1. Подход к управлению точностью обработки

2.2. Система документального сопровождения технологического оборудования

2.3. Системная архитектура интеллектуального информационно-управляющего модуля

2.4. Кодирование модулей данных электронной эксплуатационной документации

Ь

2.4.1. Понятие модуля данных

2.4.2. Актуальность разработки модулей данных

2.4.3. Моделирование хранилища и баз данных в fDEF стандартах

Выводы

Глава 3. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ МЕХАТРОПНЫМ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ОБЪЕКТОМ

3.1. Индивидуальная система знаний мехатронного технологического объекта

3.2. Проектирование системы знаний для интеллектуального информационно-управляющего модуля

3.3. Моделирование интеллектуальной системы управления мехатронным объектом

3.4. Пример применения интеллектуального управления

3.5. Оболочка системы знаний

Выводы

Глава 4. ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ НА ПРИМЕРЕ УЧЕТА НАСЛЕДСТВЕННОСТИ ПРИПУСКА

4.1. Постановка целей и задач экспериментального исследования

4.2. Описание экспериментального стенда

4.3. Описание работы системы знаний для анализа ВАЭ

4.4. Режущий инструмент и материал заготовки

4.5. Результаты эксперимента

Выводы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ПРИЛОЖЕНИЕ А

ПРИЛОЖЕНИЕ Ь

ПРИЛОЖЕНИЕ В

ПРИЛОЖЕНИЕ Г

ПРИЛОЖЕНИЕ Д

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Повышение точности обработки на многооперационных станках на основе применения интеллектуального информационно-управляющего модуля»

ВВЕДЕНИЕ

По мере развития машиностроения и внедрения новых технологий требования к точности деталей и точности функционирования машин постоянно возрастают, поэтому проблема повышения точности обработки деталей на металлорежущих станках остается всегда актуальной.

Кроме традиционных направлений, таких как повышение геометрической, кинематической, динамической точности станков, минимизации влияния температурных деформаций и пр., все больше внимания уделяется обеспечению высокого качества обработки путем введения интеллектуальных систем управления (ИСУ), построенных на базе различных методов интеллектуального анализа данных (ИАД), в т.ч. экспертных систем, нейронечетких систем и Data Mining систем. Станок, оснащенный подобным интеллектуальным инструментарием, становится технологическим объектом, наделенным свойством самоорганизации, что позволяет достигать лучшего качества обработки, по сравнению с традиционными подходами к учету и анализу факторов, влияющих на погрешности, возникающие в ходе работы на станке. Базой для построения возможных выводов при выполнении функций принятия решений служит изначально заложенный опыт и опыт, накапливаемый интеллектуальной системой управления в процессе самообучения, — то есть в процессе эксплуатации.

Целью диссертационной работы является повышение точности обработки деталей на многооперационных станках с ЧГ1У путем создания интеллектуальной системы управления на базе информационно-управляющего интеллектуального модуля.

Для достижения цели диссертационного исследования решаются следующие задачи:

1. Разработка структуры и алгоритма функционирования интеллектуального информационно-управляющего модуля для многооперационных станков.

2. Разработка структуры системы интеллектуального электронного технического документирования металлорежущих станков с ЧПУ как базовой составляющей интеллектуального информационно-управляющего модуля.

3. Разработка модульной структуры оболочки системы знаний на разных уровнях управления (стратегическом, аналитическом, исполнительном).

4. Формирование базы данных и базы знаний, представляющих собой систему знаний для принятия решений в процессе функционирования интеллектуального информационно-управляющего модуля. Обеспечение возможности изменения модулей баз данных для потенциального накопления данных и знаний.

5. Разработка механизма вывода и модификации правил системы знаний с возможностью их быстрого изменения без необходимости переработки системы в целом.

6. Экспериментальное подтверждение эффективности работы созданного интеллектуального информационно-управляющего модуля по повышению точностного ресурса.

Объектом исследования являются станки с ЧПУ как наукоемкие изделия отрасли машиностроения, их системы управления и эксплуатационная документация.

Предметом исследования является управление многооперационными станками с ЧПУ на основе использования возможностей предлагаемого в работе подхода к интеллектуальному электронному техническому документированию.

Научная новизна работы заключается в том, что предлагаемый подход к созданию интеллектуального информационно-управляющего модуля основывается на унифицированном учете и анализе существующих данных о технологическом объекте, являющимися его наследуемыми характеристиками, входящими в состав традиционной технической документации станка (включая результаты приемосдаточных испытаний), а также динамическими данными, представляющими собой оперативные данные станка, получаемые от различных средств мониторинга состояния технологического объекта в процессе обработки. Ключевой особенностью подхода является интеллектуальных анализ наследуемых и оперативных характеристик станка и процессов обработки и выведение на их основе нетривиальных решений. Оригинальность подхода к созданию информационной оболочки заключается в использовании современных возможностей документирования, при этом отличие от известных подходов обусловлено использованием в составе системы электронного технического документирования системы знаний с подсистемой интеллектуального анализа данных и синтеза решений по управлению станком. Эти возможности непосредственно используются для повышения точности обработки детали.

Полученные научные результаты подтверждают новизну диссертационной работы в следующих положениях:

1. Принципиальным отличием разработанного метода к построению интеллектуального информационно-управляющего модуля является то, что его база сформирована на основе средств интерактивной электронной технической документации, обеспечивающей информационную поддержку знаний о себе конкретного станка. Метод позволяет учитывать специфические особенности каждого многооперационного станка, их влияние на процесс формообразования, и создает возможность повышения точности обработки деталей.

2. На основе технологии Data Mining, осуществляющей поиск функциональных и логических закономерностей в накопленных данных, разработана методика установления влияния наследуемых и оперативных погрешностей составляющих процесса обработки на суммарную погрешность получаемой поверхности детали. Сформированы методы коррекции управления для типовых процессов обработки заготовок, учитывающие специфику влияния параметров конкретного многооперационного станка, и тем самым повысить его точностной ресурс.

3. Разработано алгоритмическое обеспечение системы знаний интеллектуального информационно-управляющего модуля, отличающееся возможностью интеллектуального анализа складывающейся ситуации процесса обработки и синтеза решений по коррекции программы ЧПУ для достижения заданной точности.

4. Созданная методика интеллектуальной электронной интерактивной документации станков на базе подходов технологии управления жизненным циклом изделий соответствует мировой -тенденции организационного документооборота технологических данных таких объектов, информационного обмена данными и использования документирования как одного из средств построения информационной системы промышленного предприятия.

Практическая реализация результатов исследований.

Вследствие решения теоретических задач и проведенных экспериментальных исследований получены следующие результаты:

Созданы оболочка и структура СЗ и алгоритм функционирования ПСУ для управления фрезерным станком.

Создано программное обеспечение "SmartPassport" [1], в виде оболочки СЗ, включающей модули интеллектуального анализа данных и системы знаний, а также базы данных наследуемых и оперативных характеристик станка, и базу правил управления станком.

Разработанная интеллектуальная система управления отвечает следующим требованиям:

• оперирование информацией, которая может быть представлена в нечетком виде;

• работа в режиме реального времени;

• принцип обучения па основе накопления опыта;

• возможность протоколирования хода обработки;

• возможность обучения на этапе функционирования системы управления;

• возможность использования информации, полученной другими программно-аппаратными системами;

• возможность передачи результатов обработки другим программно-аппаратным системам;

• возможность включения и использования дополнительных программных модулей, расширяющих функциональность оболочки СЗ;

• простота и понятность модели знании и пользовательского интерфейса для специалиста-прикладника, имеющего минимальные знания по работе с компьютером.

По материалам диссертации опубликовано 10 научных работ, из них — 2 на международных научно-технических конференциях, 4 — в межвузовских журналах, рекомендованных ВАК, 3 - в общероссийских научных сборниках, 1 — отчет по НИР, прошедший государственную регистрацию.

Диссертация изложена на 138 страницах машинописного текста. Она включает в себя введение, 4 главы основной части, основные результаты работы, список литературных источников из 67 наименований, 7 таблиц, 38 рисунков, приложения на 25 страницах.

Во введении приводится общая характеристика работы, обосновывается ее актуальность, научная новизна, практическая значимость, дается информация о структуре диссертации.

В первой главе приведен анализ состояния вопроса повышения точности обработки деталей на металлорежущих станках, в том числе проведен обзор методов, механизмов и систем повышения точности обработки, проанализированы современные статьи и научные работы, касающиеся вопросов повышения точности технологического оборудования при помощи внедрения методов интеллектуального анализа данных, сформулированы цель и задачи исследования.

Во второй главе сформулированы основные требования к созданию системы интеллектуального электронного технического документирования машиностроительного оборудования, а также методика проектирования баз данных и баз знаний для учета наследуемых и оперативных характеристик станка.

В третьей главе представлена структура оболочки системы ИЭТР, модули, входящие в ее состав и проиллюстрирован фрагмент программного обеспечения. Особое внимание уделяется разработанным методам анализа данных на основе показаний системы регистрации виброакустической эмиссии, получаемых в процессе обработки па металлорежущих станках. Описан оригинальный механизм вывода на основе методологии нечетких знаний, сформулированных нечетких правил для наполнения базы знаний и обеспечения функционирования системы знаний. Созданный механизм вывода упрощает создание БЗ, способен функционировать в реальном масштабе времени, позволяет автоматически модифицировать заложенные в систему правила. Разработана БЗ. Совокупность правил, вошедших в нее, является непротиворечивой и достаточной для решения задач по достижению требуемой точности обработки. Показана работа БЗ па примере задачи устранения наследственности припуска при фрезерной обработке деталей со сложным профилем.

Глава 4 посвящена экспериментальному подтверждению эффективности работы созданной системы. В рамках экспериментального исследования требуется определить наследственности припуска и описать необходимые управляющие воздействия или коррекцию существующих управляющих воздействий, которые бы позволили повысить точность обработки и уменьшить потенциальное проявление наследственности припуска при обработке сложных поверхностей по сравнению с обработкой на основе рекомендованных производителем режущего инструмента режимах резания. Часть испытаний проводилась в лаборатории Южного центра модернизации машиностроения Донского Государственного Технического Университета, а часть - на заводе ОАО «РОСТВЕРТОЛ».

Приложения содержат листинг кода интерфейсной оболочки управления таблицами БД, алгоритм работы системы знаний и листинг кода программы «БтайРаззрой».

Исследования выполнены на кафедре «Робототехника и мехатроника» Донского Государственного Технического Университета в течение 2011-2014 гг. по единому заказ-наряду (государственному заданию) Министерства образования и науки РФ «Изучение вариантов и разработка концептуального подхода у созданию системы интеллектуального электронного технического документирования меха тронных технологических объектов, реализующих механизм приобретения и обобщения знаний» в 2011г. и «Разработка базовых принципов построения, функционирования, анализа и синтеза интеллектуальных систем управления мехатронных технологических объектов» в 201 Зг.

Глава 1. ОРГАНИЗАЦИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ПОДДЕРЖКИ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА МНОГООПЕРАЦИОННЫХ СТАНКОВ КАК НАУКОЕМКИХ ИЗДЕЛИЙ И ПОВЫШЕНИЯ

ТОЧНОСТИ ОБРАБОТКИ

Обработка сложных по конфигурации и точности деталей в условиях растущих требований к качеству выпускаемой продукции является одной из актуальных задач в современном машиностроении. Повышение точности механической обработки в компьютеризированном производстве за счёт использования методов интеллектуального управления является нетривиальной комплексной задачей, решение которой способно дать ощутимый экономический эффект.

Технико-экономические показатели станков, такие как их конкурентоспособность и экономическая эффективность, зависят от производительности, точности и надежности технологического оборудования.

Для определения основных подходов к решению задач повышения точности обработки на многооперационных станках рассматривается широкий круг вопросов, касающихся процесса обработки резанием, принципов интеллектуального управления, разрабатываемых и применяемых методов и систем интеллектуального управления технологическим оборудованием.

1.1. Проблемы обеспечения качества механической обработки

Вопросы повышения и обеспечения точности станков, влияния силовых воздействий на точность обрабатываемых деталей, разработки методов и систем адаптивного управления качеством обработки отражены в исследованиях Б.С. Балакшина, Б.М. Базрова, В.Ф. Боброва, Б.М.

Бржозовского, B.B. Бушуева, B.JT. Вейца, Ю.И. Городецкого, A.M. Дальского, B.JI. Заковоротного, Ю.Г. Кабалдина, В.В. Каминской, В.А. Кудинова, А.И. Левина, З.М. Левиной, A.A. Маталина, Л.С. Мурашкина, С.Л. Мурашкина, В.Н. Подураева, В.Т. Портмана, A.C. Проникова, В.Э. Пуша, A.B. Пуша, Д.Н. Решетова, С.С. Силина, А.П. Сиротснко, Ю.М. Соломенцева, В.Л. Сосонкина, А.К. Тугенгольда, B.C. Хомякова, Л.В. Худобина М.А. Шатерина и других. Вопросы вибродиагностики станочного оборудования охватывают работы В Л. Заковоротного, Ф.Я. Балицкого, М.А. Иванова, А.Г. Соколова и B.C. Хомякова.

Одним из важнейших требований современного производства к технологии механообработки и станкам является повышение точности обработки деталей по всем параметрам этого критерия. Это особенно актуально в условиях интегрированного компьютеризированного производства.

Общеизвестно, что качество изделий характеризуется совокупностью свойств и мерой полезности изделий, удовлетворяющих определенным потребностям в соответствии с их назначением. Качество определяется при совместной оценке технических, эксплуатационных, конструкторско-технологических параметров, норм надежности, долговечности и пр. Комплексный критерий качества промышленных изделий - степень соответствия технико-экономических и потребительских свойств изделия предъявляемым к нему требованиям.

Важнейшей характеристикой качества большинства приборов, технологических машин, в том числе, металлорежущих станков, вычислительных машин, управляющих устройств и многих других изделий машиностроения и процессов является их точность. Обычно точность характеризуется некоторой совокупностью параметров и степенью соответствия рассматриваемого параметра предмета, вещества или процесса к его теоретическому номинальному значению.

Повышение точности изготовления деталей и сборки узлов увеличивает долговечность и надежность эксплуатации механизмов и машин. Этим объясняется непрерывное повышение требований к точности изготовления деталей машин в целом. В настоящее время для многих точных изделий требуются детали с допусками в несколько микрометров или даже нанометров.

Многообразные причины, вызывающие появление погрешностей при обработке деталей, можно разделить на два основных вида: причины систематического характера и причины случайного характера.

Систематической называется такая погрешность, которая для всех деталей рассматриваемой партии остается постоянной или же закономерно изменяется по времени или по длине пути резания [2].

Случайной называется такая погрешность, которая для различных деталей рассматриваемой партии имеет различные значения, причем ее появление не подчиняется никакой видимой закономерности.

Суммарная погрешность обработки на станках с ЧПУ формируется из множества взаимосвязанных явлений в процессе обработки, ошибок, возникающих в несущей системе станка, в приводе его рабочих органов, в системе управления и контроля, в инструменте и заготовке.

Классификация погрешностей при обработке на станках с ЧПУ [3]:

1. Виды погрешностей детали:

размеров поверхностей, формы поверхностей, взаиморасположения,

• шероховатости.

2. Источник возникновения погрешностей:

заготовка, инструмент,

оснастка,

несущая система станка, механизмы привода,

источники механической энергии - двигатели, система управления,

• измерительная система, программа ЧПУ,

процесс обработки резание,

• процессы износа и старения,

• начальная настройка,

• внешняя среда.

3. Причины, порождающие погрешности обработки:

начальные геометрические и кинематические погрешности станка,

• нестабильность геометрических параметров заготовки и свойств материала ( неоднородность физико-механических свойств), нестабильность процесса резания по вектору усилия резания (динамика) и тепловыделениям,

нестабильность процессов трения,

• износ инструмента, упругие силовые деформации, температурные деформации,

• колебания параметров энергоснабжения (силового питания), помехи в системе управления и преобразования информации, стохастичность динамических характеристик системы автоматического управления,

погрешности датчиков, погрешности программы,

износ, старение элементов несущей системы и передач,

погрешности установки заготовки и начальной настройки станка,

13

внешние воздействия.

4. Характер погрешностей:

систематические постоянные,

• систематические переменные (функционально изменяющиеся),

• случайные.

5. Период возникновения:

• начальные, образующиеся до периода резания, в процессе резания,

после окончания обработки.

6. Длительность действия:

быстропротекающие, возникающие в процессе резания, динамические,

процессы средней длительности (например, температурные деформации),

длительные процессы (износ, старение).

Следует учитывать, что в процессе обработки, и в основном через этот процесс, источники образования погрешностей (подсистемы) находятся в сложной совокупности взаимосвязей.

На точность обработки детали оказывает влияние неустойчивость процесса стружкообразования и наростообразования, нестабильность свойств материала заготовки и заготовок в партии, инструмента, колебание (изменчивость) величины припуска на обработку и так далее.

Предложенная проф. Б.С. Балакшиным идея адаптивного управления ходом технологического процесса изготовления деталей на металлорежущих станках получила развитие в трудах Б М. Базрова, Г.В. Бронштейна, А.П. Сиротенко, Ю.М. Соломенцева и других и выразилась в создании различных подналадочпых устройств для станков-автоматов.

Разработанные адаптивные системы управления (АСУ) металлорежущими станками, встраиваемые или стыкуемые с устройством числового программного управления (УЧПУ), не получили существенного применения по следующим причинам:

• созданные к настоящему времени адаптивные СУ не решают комплексную проблему точноеш из-за, как правило, однопараметрической адаптации;

• вносят существенный элемент сложности в эксплуатацию станочной системы;

• ограничена возможность получения информации о процессе и состоянии детали при обработке по многим причинам, в том числе из-за стружкоотделения, наличия смазочно-охладительной жидкости (СОЖ), трудности встройки измерительных устройств в рабочую зону, снижения производительности из-за проведения диагностических процедур, выделенных в "отдельный переход" [4,5];

• получаемая информация часто имеет "нечеткую" составляющую;

• для сложных систем адаптации доля расходов времени и средств для достижения качества обработки (труд наладчика, внутристаночный и внешний контроль и др.) может достигать примерно 15% расходов на производство детали.

Сложность проблемы обеспечения качества обработанных деталей связана еще и с многообразием сочетания параметров точности в совокупности требований к деталям.

Технологические процессы (ТП) изготовления деталей на металлорежущих станках чрезвычайно разнообразны, но большинство из них относится к задаче управления технологическим оборудованием (ТО). Общую постановку этой задачи можно сформулировать следующим образом. Имеется некоторый динамический объект (система СПИД), поведение которого описывается вектором переменных состояния Л^Ось Хг, • ■•>

т

хт) (прочность, жёсткость, износостойкость и др.) и вектором выходов -

т

управляемых переменных объекта У—(у ь у2..... уп) (совокупность

показателей качества обработки детали - точность, безотказность,

производительность), где "т" - символ операции транспонирования (рисунок

1.1). Требуется перевести систему СПИД из начального состояния Х(^0), в

котором она находится в момент времени /=/0, в заданное конечное

состояние X, которому соответствует определённое значение вектора

выходов У*. Для решения этой задачи, I. е. для управления состоянием

системы СПИД, используется управляющее устройство (регуляторы системы

ЧПУ), в функции которого входит формирование вектора управляющих

воздействий и=(и|, щ..... и,) в соответствии с заданной программой (т. е.

т

значениями задающих воздействий, команд управления) g2, ..., и

текущими (измеряемыми) значениями компонент вектора выходов У и вектора состояния X объекта.

Рисунок 1.1- Функциональная схема обработки детали в виде системы

управления ТО

Внутри системы СПИД действуют рабочие процессы, которые

порождают действие ряда факторов. В то же время на технологическую

т

систему действуют различные факторы окружающей среды 77=(/1,-"..Л) ■

Классическая процедура синтеза управляющего устройства обычно включает в себя следующие этапы (применительно к ТО):

- построение или получение математической модели системы СПИД

или её отдельных частей в зависимости от целей управления (в виде дифференциальных, разностных или интегральных уравнений, частотных характеристик и т. д.);

- задание требований к качеству процессов управления ТО (к выходам системы СПИД), т. е. к поведению системы автоматического управления (САУ) в целом;

- определение структуры и параметров управляющего устройства (или совокупности управляющих устройств системы СПИД) в виде некоторой аналитической зависимости, связывающей векторы £/, С, X, К, /Л

При использовании данной процедуры на практике возникает ряд серьёзных затруднений. Так, точная математическая модель реального объекта (системы СПИД или её отдельных частей) часто оказывается неизвестной или слишком сложной. Изменения окружающей среды приводят к воздействию на технологическую систему ряда факторов, в качестве которых выступают температура окружающей среды, колебания фундамента и др. Процесс резания и другие процессы в системе вызывают такие факторы как нагрев системы СПИД, силы трения, силы резания и их моменты, вибрации и др. Действия перечисленных факторов вызывают упругие перемещения, температурные деформации, износ звеньев системы СПИД, что оказывает непосредственное влияние на выходные показатели У процесса обработки. Качество системы СПИД также зависит от её конструкции, размеров, материалов деталей и др. Всё это вносит дополнительный источник неопределённости характеристик ТО.

Сложность решения задачи управления ТО обусловлена и тем, что

сами требования к системе (качеству механической обработки) могут быть

заданы лишь приближённо. Более того, они часто оказываются взаимно

противоречивыми. Это относится к таким технологическим задачам, как

достижение требуемой геометрической точности и обеспечение заданной

производительности, которые на определённом уровне становятся

взаимоисключающими. Для любого ТО существует некоторый предел, после

17

которого повышение точности приводит к существенному снижению производительности и наоборот.

Таким образом, между действующими факторами, режимами работы, качеством системы СПИД имеют место сложные взаимосвязи. Поэтому найти решение задачи синтеза в классе простых (стандартных) алгоритмов управления (например, с использованием ПИ- и ПИД-регуляторов) возможно только в тех случаях, когда объект описывается достаточно упрощённой и понятной моделью, т. е. справедлива схема: "простой регулятор" —» "простой объект".

Адаптивные регуляторы, параметры которых автоматически перестраиваются при изменении параметров процесса механической обработки, также имеют весьма ограниченную область применения, так как трудно подобрать простой и надёжный алгоритм адаптации, работоспособный в случае широкого диапазона изменения параметров системы СПИД. Например, при обработке концевой фрезой наблюдаются значительные изменения припуска заготовки в момент смены направления фрезерования, что приводит к изменению упругих перемещений, температурных деформаций, уровню вибраций и др. Любое ТО как объект управления относится к категории сложных динамических объектов, т. е. он является многомерным (имеет много входов и выходов), описывается дифференциальными уравнениями высокого порядка, имеет существенно нелинейные характеристики и т. п. Более того, система СПИД обладает свойством поведения, поскольку выполняются следующие условия [6]:

- возможные воздействия системы на обрабатываемый объект и окружающую среду достаточно разнообразны;

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Лысенко, Алексей Федорович, 2014 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ источников

1. Тугеттгольд А.К., Бердический A.A. Smart-паспорт мехатронного технологического объекта. Концепт. Вестник ДГТУ. - 2012, №7(68), с. 33-41.

2. Кувшинский В.В. Автоматизация технологических процессов в машиностроении. М.: Машиностроение, 1972. - 272 с.

3. Маталин A.A. Точность механической обработки и проектирование технологических процессов. Л.: Машиностроение, 1970. 320 с.

4. Грачев Л.Н.,Сахаров М.Г., Антинов В.И. Автоматическое управление точностью обработки на токарных станках с ЧПУ — М.: ВНИИТЭМР,1985 —48с.

5. Потапов В.А., Хаак И. Особенности современных устройств ЧПУ. / СТИН, 1993, N 1, с. 30-33.

6. Старков В.К., Малахов М.И. Физические предпосылки повышения размерной стабильности деталей, обработанных резанием // Вестник машиностроения. 1986. № 6. С. 9.

7. Базров Б.М. Технологические основы проектирования самоподнастраивающихся станков. — М.: Машиностроение, 1978 - 216 с.

8. Рыжкин A.A., Дмитриев B.C., Климов М.М., Шучев К.Г., Боков А.И. Физические основы обработки материалов резанием: Учеб.пособие. Ростов-на-Дону: Издательский центр ДГТУ. 1996. 354 с.

9. Решетов Д.Н., Портман В.Т. Точность металлорежущих станков. М.: Машиностроение, 1986. 320 с.

10. Агафонов В. В. Расчет динамической жесткости упругой системы станка на основе теории координатной связи // СТИН. — 2004. - № 9. - С. 3-6.

11. Агафонов В. В. Влияние внешних источников колебаний на образование периодических погрешностей при обработке на станках// Обработка металлов. — 2005. —№ 1(26). — С. 31—34.

12. Агафонов В. В. Прогнозирование динамической жесткости упругой системы станка в управляемых технологических системах // Динамика технологических систем: Сб. трудов УПмеждунар. науч.-техн. конф. — Саратов: СГТУ, 2004. — С. 18-21.

13. Поляков А.Н. Сокращенные тепловые испытания станков // СТИН. -2002. -№ 8. - С. 15-19.

14. Соколов Ю.Н. Расчет температурных полей и температурных деформаций металлорежущих станков: Рук.материалы. - М.: ЭНИМС, 1958. - 81 с.

15. Соколов Ю.Н. Температурные расчеты в станкостроении. - М.: НТО Машпром, 1965. - 79 с.

16. Алферов В. И. Теплостойкость металлорежущих станков // СТИН №7, 2004г. 16-19 с.

17. ПестовС. П. Комплексный подход к моделированию точности обработки отверстий на станках с ЧПУ // Совершенствование наукоемких технологий и конструкций: Сб. науч. трудов. — Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2001. — С. 5—9.

18. Пестов С.П. Моделирование точности настройки станков с ЧПУ на обработку отверстий // Там же. — С. 9—12.

19. Пестов С.П., Мазеин П. Г. Моделирование точности расположения осей отверстий на станках с ЧПУ при настройке // Изв. Челяб. науч. центра УрО РАН. - 2003. - № 2 (19). — С. 37—41 (http:Zwww.sci.игс/ас/ги/пешз/2003_2/2003_2_6 _l.pdf).

20. Пестов С.П. Интервальное моделирование точности операций в машиностроении // Тематич. сб. науч. трудов. — Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 1998. - С. 40-43.

21. Пестов С П., Мазеин П. Г. Особенности формирования размерных цепей при обработке отверстий на станках с ЧПУ // Прогрессивные технологии в машиностроении: Сб. науч. трудов. - Челябинск Изд-во ЮУрГУ, 2005. - С. 49-52.

22. Пестов С.П. Интервальный расчет размерных цепей: Учеб.пособие. -Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2001. - 24 с.

23. Хилькевич Я. М., Пестов С. П., Мазеин П. Г.Методы интервальных расчетов размерных ценей // Изв. Челяб. науч. центра УрО РАН. - 2004. -№ 1 (22).-С 107-111 (ь;.^ к- - - ^ ¡к ч ■ , .к u ".v, . 'и«;.; i ^ |.ф).

24. Лакирев С. Г., Пестов С. П.Моделирование точности операций разметки отверстий // Вестник машиностроения. -2000. - № 7. - С. 25-27.

25. Сосонкин В.Л., Мартинов Г.М. Интеграция на основе комплекса производственных стандартов STEP (Standard for the Exchange of Product model data) - NCs 2003. - c. 1-9.

26. Сосонкин В.Л., Мартинов Г.М. Понятийный аппарат комплекса производственных стандартов для числового программного управления оборудованием - ISO 14649 STEP-NC (Standard for the Exchange of Product model data for NC) - NCs 2004. - с. 1 -12.

27. Веретехина C.B. Методика разработки интерактивной электронной эксплуатационной документации для наукоемких изделий отрасли связи и информации. - Москва, 2008.

28. Судов Е.В. «Интегрированная информационная поддержка жизненного цикла машиностроительной продукции. Принципы. Технологии. Методы. Модели. -М. ООО Издательский дом «МВМ», 2003г. с.612-625г.

29. Соломенцев Ю.М., Сосонкин В.Л. Управление гибкими производственными системами. М.: Машиностроение, 1988. - 352 е.: ил.

30. Козак Н.В., Никишечкина H.A. Нейросетевая подсистема адаптивного управления процессом резания для открытых систем ЧПУ типа PCNC. -Вестник МГТУ «Станкин» №3 (7), 2009.

31. Сигуру Омату. Нейроуправление и его приложения. Кн.2./Сигеру Омату, Марзуки Халид, Рубия Юсоф. Пер. с англ. Н.В. Батина. Под ред. А.И. Галушкина, В.А. Птичкина. - М.: ИПРЖР, 2000. - 272 е.: ил. (Нейрокомпьютеры и их применение).

32. Виттих В.А., Смирнов С.В. Интеллектуальная система для построения рациональной схемы базирования соединяемых деталей. В кн. «III конференция по искусственному интеллекту, т.2», Тверь, 1992, с.59-62.

33. Лосев И.С., Максимов В.В. О задаче обобщения начальных ситуаций. /В кн.: Моделирование обучения и поведения. М.: Наука, 1975, 237с.

34. Тугенгольд А.К., Герасимов В.А., Лукьянов Е.А. Интеллектуальное управление с прогнозированием точности обработки деталей//Тезисы докл. Междунар.конф. —Надежность машин и технологического оборудования. ДГТУ, Ростов-н/Д, 1994,с.141 -143.

35. Тугенгольд А.К., Лукьянов Е.А. Интеллектуальное управление мехатронными технологическими системами. - Ростов н/Д: Издательский центр ДГТУ, 2004. - 117 с.

36.N. Xu, S. Н. Huang, and J. Snyder, "Systematic Investigation of Tool Wear Monitoring in Turning Operations," 2005 ASME International Mechanical Engineering Congress and Exposition, November 5-11, Orlando, FL, 2005.

37.S. H. Huang, Q. Liu, and R. Musa, "Tolerance-based Process Plan Evaluation Using Monte Carlo Simulation," International Journal of Production Research, Vol. 42, No. 23, pp. 2004, pp. 4871-4891.

38.Laperrierc L, and El Maraghy, H. A., (2000), "Tolerance Analysis and Synthesis Using Jacobian Transforms," Annals of CIRP, Vol. 49, No. 1, pp. 359-362.

39.Тугенгольд A.K., Лукьянов E.A., Ремизов Э. А., Носенков Д.А. Система интеллектуального управления станками. // СТИН - 2008, № 12, с. 10-14.

40.Тугенгольд А.К. Управление точностью обработки с использованием возможностей системы знаний станка. Вестник ДГТУ. - 2011, Т. 11, №8, с. 1201-1209.

41 .Saridis G.N- Entropy formulation of optimal and adaptive control. IEEE Trans. Au torn. Control, 1988, Vol. AC-38, №8.

42.Saridis G.N., Valavanis K.P. Analytical design of intelligent machines. Automatica. 1988, vol. 24, №2.

43.Valavanis K.P., Saridis G.N. Information theoretic modeling of intelligent systems. EEEE Traos- on Systems, Man and Cybernetics. 1988. vol SMC-18, Ns6.

44.Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.:Наука, 1986.

45.Тугенгольд А.К. Оценка ситуации и принятие решений интеллектуальной системой управления технологическим объектом. // Вестник ДГТУ. -2010, Т. 10, №6, с. 860-867.

46.Проников А.С. Программный метод испытания металлорежущих станков. М.: Машиностроение. 1985. - 288 с.

47.Интеллектуальные системы в управлении производственными и технологическими процессами /А.К. Тугепгольд, И.В. Богуславский, Е.А. Лукьянов и др. / под ред. А.К. Тугенгольда, - Ростов н/Д: Издательский центр ДГТУ, 2010.- 182 с.

48.A Standard for Technical Documentation. - Weidenbrueck, Dieter Intercom, 2006 // http://tc.eserver.org/28083.html.

49.Димитров В.П. О формализации задачи технической регулировки комбайна / В.П. Димитров, Л.В. Борисова // Вестник Донского гос. техн. ун-та.— 2008,—Т. 8. — № 2 (37). — С. 145 - 155.

50.Судов Е.В., Левин А.И., Петров А.В., Чубарова Е.В. «Технологии интегрированной логистической поддержки изделий машиностроения» НИЦ CALS-технологий «Прикладная логистика», 2006, 230с.

51.Кабанов А., Давыдов А., Барабанов В., Судов Е. «CALS-технологии для военной продукции» Стандарты и качество, № 3, 2000, с 33-38.

52.Альперович Т.А., Барабанов В.В, Давыдов А.Н., Сергеев С.Н, Судов Е.В., Черпаков Б.И. «Компьютеризированные интегрированные производства и CALS-технологии в машиностроении» М. ГУЛ «ВИМИ» 1999, 512с.

53. Левин А.И., Судов Е.В. «Концепция и технологии компьютерного сопровождения процессов жизненного цикла продукции» В кн.: Информационные технологии в наукоемком машиностроении. Компьютерное обеспечение индустриального бизнеса. Под редакцией А.Г. Братухина. Киев: Техника,2001, с-264.

54.Судов Е.В. «Модели, методы и средства управления и интегрированной информационной логистической поддержки процессов жизненного цикла наукоёмкой продукции» диссертация доктора технических наук 2006г.-310с. РТБ ОД 71:05-5/711.

55.Кочерга В.Г., Зырянов В.В. Оценка и прогнозирование параметров дорожного движения в интеллектуальных транспортных системах. Ростов н/Д: Рост.гос. строит, ун-т, 2001. -130 с.

56.R. Cai, Michael N. Morgan - Development of Intelligent Grinding Database // Key Engineering Materials (Volume 329), January 2007.

57. Wenbin Hu, Andrew Starr, Andrew Leung - A multisensor-based system for manufacturing process monitoring // Proceedings of The Institution of Mechanical Engineers Part B-joumal of Engineering Manufacture - 01/2001; 215(9):1165-1175.

58. Millan K. Yeung, (2003) "Intelligent process- planning system or optimal CNC programming a step towards complete automation of CNC programming", Integrated Manufacturing Systems, Vol. 14 Iss: 7, pp.593 - 598

59.Тугенгольд A.K., Тишин А.А., Лысенко А.Ф. , Цишкевич 3. A. Интеллектуальное электронное документирование технологических объектов в системе PLM. //Вестник ДГТУ. - 2011, Т. 11, №3, с. 860-867.

60.Тугенгольд А.К., Лысенко А.Ф. Использование метода DataMining в системе интеллектуальной электронной паспортизации. // Микроэлектронные информационно-управляющие комплексы: сб. тез.и ст. Всерос. науч. шк., 1-10 дек. - Новочеркасск: Лик, 2011.

61.Ратмиров В. А., Чурин И. Н., Шмутер С. Л. Повышение точности и производительности станков с программным управлением. - М.: Машиностроение, 1970. - 344 с.

62.Информационная технология в промышленное ги /Ю.Г. Данилевский, И.А. Петухов, B.C. Шибанов. - Л.: Машиностроение, 1988. - 283 с.

63.EyupBagci. Monitoring and analysis of MRR-based feedrate optimization approach and effects of cutting conditions using acoustic sound pressure level in free-form surface milling. // Scientific Research and Essays Vol. 6(2), pp. 256-277, 18 January, 2011.

64.Antonio J. Vallejo, Ruben Morales-Menendez and J.R. Alique. On-line Cutting Tool Condition Monitoring in Machining Processes using Artificial Intelligence. // "Robotics Automation and Control", ISBN 978-953-7619-18-3, Published: October 1, 2008 under CC BY-NC-SA 3.0 license.

65.Franci Cus, Uros Zuperl - Real-Time Cutting Tool Condition Monitoring in Milling // Strojniski vestnik - Journal of Mechanical Engineering 57(2011)2, 142-150.

66. Njiri J.G., Ikua B.W., Nyakoe G.N. - Feedrate optimization for ball-end milling of sculptured surfaces using fuzzy logic controller // World Academy of Science, Engineering and Technology 56 2011.

67.Brecher, C., Possel-Dolken, F.; Rudolf, Th.: Contact-based Collision Detection - A New Approach to Avoid Hard Collisions in Machine Tools;in: International Conference on Smart Machining Systems 2007.