Модуль e-Mind Machine в интеллектуальной системе мониторинга станка

Размещено на http://www.allbest.ru/

Донской государственный технический университет

Модуль e-Mind Machine в интеллектуальной системе мониторинга станка

А.К. Тугенгольд, Доктор технических наук

Р.Н. Волошин, Магистрант

С.В. Ющенко, Магистрант

Работа выполнена в рамках инициативной НИИ

Аннотация

Рассматривается модуль е-Mind Machine, система, осуществляющая мониторинг состояния станков. Представлена структура организации е-Mind Machine. Введены новые понятия, такие как нечеткая граница общей работоспособности/безотказности и нечеткая граница параметрической безотказности работы. Определяется, что использование интеллектуальной системы управления открывает новые возможности для автоматизации мониторинга.

Ключевые слова: Интеллектуальная система мониторинга, e-Mind Machine, нечеткая граница общей работоспособности/безотказности, нечеткая граница параметрической безотказности работы, ширина пограничной полосы.

Abstract

A.K. Tugengold¹, R.N. Voloshin², S.V. Yuschenko³

¹Doctor of Technical Sciences, ²Master student, ³Master student, Don State Technical University

Module e-Mind Machine in the intellectual monitoring system of the machine

We consider the module e-Mind Machine, a system that monitors the status of machines. Presents the structure the organization e-Mind Machine. New concepts such as blurred the overall health / reliability and fuzzy border parametric uptime. Determined, that the use of intelligent control system opens up new possibilities for the automation of monitoring.

Keywords: Intelligent monitoring system, e-Mind Machine, blurred general performance / reliability, the fuzzy boundary of parametric uptime, the width of the border strip.

Повышенные требования к качеству металлорежущих станков в современных условиях компьютеризированного производства обусловлено рядом объективных причин. К ним относятся большая стоимость станков, соответствующих повышенным требованиям к точности и сложности обработки деталей, высокая производительность с возможностью использования прогрессивных инструментов и высокоскоростных режимов резания, высокая надежность.

Однако целый ряд проблем мониторинга в связи с повышением уровня автоматизации обслуживания машин различного назначения остаются актуальными в настоящее время. Среди проектов, отвечающих вопросам автоматизации процессов стоит выделить системы IMS, PROMISE, SIMON [1]. Проект IMS состоит в разработке нового поколения систем сбора, обработки и управления потоком информации о техническом состоянии машины, а также в обеспечение непрерывного электронного преобразования данных и информации в знания и принятия решений [2, 3].

Вопросы построения систем технического обслуживания и ремонта многооперационных станков (МОС) остаются не решенными. В статье представлены основные решения по организации и управлению состоянием МОС на базе модуля e-Mind Machine (e-MM).

Создание интеллектуального модуля “умной машины” - e-MM в составе УЧПУ станка является важным этапом на пути формирования единой среды эксплуатации, программирования и технического обслуживания станков, в том числе многооперационных, и другого мехатронного технологического оборудования на различных предприятиях и от различных производителей. автоматизация металлорежущий станок

Модуль e-MM принимает систему знаний (СЗ) как основу интеллектуальной платформы [4, 5], включающую совокупность блоков, в число которых входят: Процесс обработки, Состояние станка, Инструмент, Заготовка-деталь и Информационный обмен (Рис 1).

Рис. 1 - e-Mind Machine

Используя подобную структуру построения СЗ создается возможность управления МОС путем непосредственного внесения коррекций в УЧПУ за счет информационной и интеллектуальной поддержки за счет знаний о состоянии станка

СЗ использует различные методы интеллектуального анализа данных, в том числе нечетких множеств, нечеткой логики и нейросетевых алгоритмов [6].

Для устройства интеллектуальной системы мониторинга (ИСМ) станка рассматривается блок состояние станка, основная функция которого заключается в мониторинге состояния устройств МОС и предупреждения нарушения работоспособности. Основными функциями мониторинга выступают: наблюдение за состоянием МОС по критериям работоспособности, наблюдение за изменением и развитием процессов, происходящих в устройствах станка, их оценивание, прогнозирование развития и принятие оперативных и тактических решений для выполнения действий по устранению причин, вызывающих появление отказов. Из общих определений можно выделить, что работоспособность машины - это такое её состояние, при котором она способна выполнять заданные функции, сохраняя значения заданных параметров в пределах, установленных нормативной технической документацией, а работоспособность станка - способность бесперебойно выпускать годную продукцию в заданном количестве в течение определенного срока.

В системе e-MM понятия нечетких границ работоспособности (безотказной работы) введено как обобщение понятия условной границы стойкости, используемое при решении задач управления состоянием инструментов в соответствии со статьей [7]. Это условное значение в периоде безотказной работы на некотором интервале времени. В соответствии с теорией нечетких множеств Л. Заде используются представления нечеткой границы и нечеткой пограничной полосы стойкости, показанные на рис. 2.

Рис. 2 - Схема определения границы работоспособности

На Рис.2. б- начальное распределение параметров исследуемого узла, в- распределение времени работы исследуемого узла. Т_р - время достижения предельного значения Х_max с нормируемой вероятностью; Т_ср - среднее время службы узла; b₁ и b₂ - предельные значения пограничной полосы работоспособности.

Для описания этих понятий введены следующие термины:

· нечеткая граница общей работоспособности /безотказности (до наступления отказа функционирования станка/узла/устройства/элемента) - Fuzzy boundary of operability (FBO), представленная на рис. 2;

· нечеткая граница параметрической безотказности работы (до наступления параметрического отказа станка/узла/устройства/элемента) - Fuzzy boundary of parametric operability (FBPO);

· ширина пограничной полосы - Width of the fuzzy boundary (WFBO, WFBPO) - ширина полосы характеризуется доверительным интервалом (b₁<b<b₂), который на основе экспертных оценок отображает допустимую возможность работы машины без наступления рассматриваемого вида отказа при непрерывном контроле состояния МОС.

Заключение

Приведены основные положения подхода к техническому обслуживанию МОС, в котором бортовая интеллектуальная система управления e-Mind Machine применена для достижения максимальной эффективности обработки деталей и надежности функционирования в сочетании с возможностями самообслуживания станка. Задача решается путем преобразования данных диагностики в знания о текущем состоянии, отслеживание технического состояния станка в реальном времени, прогнозирования и поддержки принятия решений для предотвращения возможных отказов. создана методика, в которой использованы впервые Введены показатели (FBO), (FBPO), (WFBO, WFBPO), позволяющие дать качественную оценку надежности станочной системы при мониторинге.

Литература

1. SensorFused Intelligent Monitoring Systemfor Machining (SIMON) project from IntelligentManufacturingSystems(IMS).4.32.2-Final-Report-SIMON. http://www.ims.org/2012/11/simon-sensor-fused-intelligent- monitoring-system-for-machining/ (дата обращения: 03.12.2014)

2. KimuraF.,van HoutenF.J.A.M., WestkamperE., ShpitalniM., Ceglarek D., Lee J. Maintenance: Changing Role in Life Cycle Management // CIRP annals. 2004, vol. 53, n^o2.P. 643-655].

3. Б.В. Соколов, М.Ю. Охтилев, А.И. Птушкин. Анализ возможных путей внедрения концепции CL2M при разработке программных систем // 10-я международная конференция «Системы проектирования, технологической подготовки производства и управления этапами жизненного цикла промышленного продукта (CAD/CAM/PDM--2010)», Россия, Москва, 19-21 октября 2010 г. Труды конференции. М.: Институт проблем управления РАН. С.314-317.

4. Самодуров Г.В., Тугенгольд А.К., Юденков Н.П., Лукьянов Е.А. Принципы построения интеллектуальной электронной документации станка // СТИН. - 2012. №7.

5. Тугенгольд А.К., Тишин А.С., Лысенко А.Ф. К вопросу формирования системы знаний при интеллектуальном электронном документировании мехатронных объектов. // Вестник ДГТУ. - 2012. №3(64).

6. Тугенгольд А.К. Smart-Passport открытой мехатронной технологической системы. Контент / Интеллектуальная электронная документация. Saarbrucken: LAPLAMBERTAcademicPublishing, 2013/ - 83 c.

7. Тугенгольд А.К., Изюмов А.И. Принципы концептуального подхода к созданию подсистемы “ИНСТРУМЕНТ” в смарт-паспорте многооперационного станка. Вестник ДГТУ. Т.14, №2 - 2014, с. 74 - 83.

Размещено на Allbest.ru