Нечеткая система управления состоянием многооперационного станка

Введение. В статье представлены основные аспекты построения системы управления состоянием многооперационных станков с программным управлением на базе информационно-управляющего модуля e-Mind Machine и аппарата нечетких множеств и нечеткой логики. Показано, что входные воздействия системы управления формируются за счет множеств наследуемых и оперативных составляющих параметров состояний. Целью работы является построение системы контроля состояния, выявление размерного износа и определение периода стойкости инструмента на основе методов нечеткой логики. Материалы и методы . Предложен новый алгоритм построения экспертной системы на основе методов нечеткой логики. Показана применимость нейронечетких методов для решения задач определения срока службы инструмента путем сравнения расчетных значений с данными фирм-производителей. Исследование основывается на применении концепции электронного обслуживания с использованием экспертных систем. Результаты исследования. Обоснованы основные принципы построения и использования системы мониторинга, обеспечивающей возможность при управлении адаптироваться к складывающейся ситуации и прогнозировать изменения состояний в процессе обработки деталей. В функции мониторинга включена не только обработка данных, полученных от диагностических устройств мехатронной системы и внешнего оборудования, но и прогнозирование остаточной размерной стойкости инструмента, прогнозирование стойкости по периоду нормального износа. Процесс принятия решений по управлению состоянием инструмента представлен в виде алгоритма работы экспертной системы на основе использования нейронечеткого контроллера. Обсуждение и заключения. Полученные результаты могут быть применены в производстве деталей, где точность является важным параметром. Использование автоматизированных систем контроля состояния станка сокращает затраты из-за простоя оборудования, а контроль за состоянием инструмента позволяет снизить процент брака. Показаны характерные примеры принятия решений в нейронечеткой системе.

нечеткое управление, нейронечеткий контроллер, мониторинг, экспертная система управления состоянием станка, fuzzy control, fuzzy neuron controller, monitoring, expert control system of machine status

1. Sensor Fused Intelligent Monitoring System for Machining [Электронный ресурс] / Intelligent Manufacturing Systems. - Режим доступа: http://www.ims.org/2012/11/simon-sensor-fused-intelligent-monitoring-system-for-machining/ (дата обращения: 03.12.14.).

2. Čuš, F. Real-Time Cutting Tool Condition Monitoring in Milling / F. Čuš, U. Župerl // Journal of Mechanical Engineering. - 2011. - Vol. 2 (57). - P. 142-150.

3. Григорьев, С. Н. Повышение производительности фрезерования с помощью диагностирования состояния инструмента с учетом достоверности отображения состояния объекта по критерию его отказа / С. Н. Григорьев, В. Д. Гурин, Н. Ю. Черкасова // Вестник МГТУ «Станкин». - 2011. - № 3 (15). - С. 44-48.

4. Vallejo, A.-J. On-line Cutting Tool Condition Monitoring in Machining Processes using Artificial Intelligence / A.-J. Vallejo // Robotics, Automation and Control / ed. P. Pecherková, M. Flídr, J. Duník. - Vienna : I-Tech, 2008. - P. 494.

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

6. Salgado, D.-R. Tool wear detection in turning operations using singular spectrum analysis / D.-R. Salgado, F.-J. Alonso // Journal of Materials Processing Technology. - 2006. - Vol. 171 (3). - P. 451-458.

7. Jemielniak, K. Tool wear monitoring based on a non-monotonic signal feature / K. Jemielniak // Journal of Engineering Manufacture. - 2006. - Vol. 220 (2). - P. 163-170.

8. Принципы построения интеллектуальной электронной документации станка / Г. В. Самодуров [и др.] ; АПСП «Станкоинструмент» // СТИН. - 2012. - № 7. - С. 15-20.

9. Мониторинг и управление состоянием инструмента на многооперационных станках / А. К. Тугенгольд [и др.] // СТИН. - 2016. - № 11. - С. 13-21.

10. Тугенгольд, А. К. Гибкий мониторинг мехатронных технологических машин / А. К. Тугенгольд, Р. Н. Волошин // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. - 2016. - № 4. - С. 51-58.

11. Zadeh, L.-A. A fuzzy-algorithmic approach to the definition of complex or imprecise concepts / L.-A. Zadeh // International Journal of Man-Machine Studies. - 1976. - Vol. 8. - P. 249-291.

12. Zadeh, L.-A. Fuzzy sets / L.-A. Zadeh // Information and control. - 1965. - Vol. 8 (3). - P. 338-353.

13. Ni, J. Watchdog - information technology for proactive product maintenance and its implications to ecological product re-use / J. Ni, J. Lee, D. Djurdjanovic // Advanced Engineering Informatics. - 2003. - Vol. 17. - P. 109-125.

14. Тугенгольд, А. К. К вопросу построения нечеткой экспертной системы продукционного типа для технологической регулировки машин / А. К. Тугенгольд, В. П. Димитров, Л. В. Борисова // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. - 2008. - Т. 8, № 3 (38). - С. 419-426.

15. Sandvik Coromant. Техническая информация [Электронный ресурс] / Sandvik Coromant. - Режим доступа: http://www.sandvik.coromant.com/ru-ru/knowledge/pages/default.aspx (дата обращения: 12.02.17).

16. Димитров, В. П. Формализация нечетких экспертных знаний при лингвистическом описании технических систем / В. П. Димитров, Л. В. Борисова. - Ростов-на-Дону : Изд. центр ДГТУ, 2011. - 209 с.

17. Оценка нечеткой границы стойкости инструмента многооперационного станка / А. К. Тугенгольд [и др.] // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. - 2015. - Т. 15, № 2 (81). - С. 33-41.