Разработка программного средства по автоматизации процессов сбора и обработки экспериментальной информации в тепловых испытаниях станков

Размещено на http://www.allbest.ru/

РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО СРЕДСТВА ПО АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ СБОРА И ОБРАБОТКИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ В ТЕПЛОВЫХ ИСПЫТАНИЯХ СТАНКОВ

Поляков А.Н., д-р техн. наук, профессор,

Парфёнов И.В., канд. техн. наук,

Позевалкин В.В., аспирант

Оренбургский государственный университет

Тепловые процессы, протекающие при механической обработке на металлообрабатывающих станках и их влияние на точность изготавливаемых деталей, до сих пор полностью не исследованы из-за их сложного характера и сложной взаимосвязи между температурными полями и порождаемыми ими деформациями [1]. Чрезмерный нагрев несущей системы станка и других конструктивных элементов оказывает негативное влияние, способствуя тепловой деформации, что считается одним из основных источников погрешностей при механической обработке деталей, доля которого достигает в отдельных случаях 70-80% на получистовых, финишных чистовых и отделочных технологических операциях. Однако методики тепловых испытаний станков, разработанные еще в 60-70 годах прошлого века [2, 3] и применяемые до настоящего времени, требуют существенного пересмотра, уточнения и корректировки. Основные усилия развития существующих методик необходимо направить в сторону расширения спектра получаемых видов тепловых характеристик, автоматизации статистической и других методов обработки больших потоков экспериментальных данных, а также построения первичных математических моделей на их базе. Таким образом, исследования тепловых процессов в станках и совершенствование методик их проведения являются актуальными и требуют пристального внимания.

Определение в реальном режиме времени температуры в заданной зоне станка, а также распределения тепловых полей имеет особое значение, из-за её влияния на точность и качество обрабатываемой детали. До настоящего времени предпринимались многочисленные попытки решения тепловой проблемы различными методами, включая экспериментальный, аналитический и численный анализ [4, 5]. Но, несмотря на значительный объём работ в данной предметной области, вряд ли существует консенсус в отношении основополагающих принципов. Уникальные тепловые явления, которые могут возникнуть в процессе механической обработки в несущей системе станка и других его конструктивных элементах, могут быть сильно локализованы и не линейны. Это, в свою очередь, затрудняет точное прогнозирование или даже оценку эффективности различных методов, разработанных для моделирования тепловых процессов в металлообрабатывающих станках. Точный и повторяемый прогноз температуры остается затруднительным из-за сложного характера тепловых явлений в станках.

Но вместе с тем важность повышения точности прецизионных станков [6] с числовым программным управлением хорошо известна из-за возрастающей потребности в уменьшении допустимой погрешности изготовления продукции. Достижение повышения точности путём тщательного проектирования широко применялось для решения проблем с температурной погрешностью [7]. Однако затраты на производство, связанные с вышеуказанным подходом, будут очень высокими, если требования к точности превысят некоторые уровни.

В последнее время, благодаря развитию методов определения чувствительности, моделирования и компьютерной техники, компенсация температурной погрешности в реальном времени на основе программного подхода получила широкое распространение для дальнейшего повышения точности станков. С точки зрения компенсации температурной погрешности с применением программных средств, регрессионный анализ и нейронные сети широко применяются для создания моделей тепловых деформаций. Однако для повышения точности моделей оба метода требуют довольно большого количества исходных экспериментальных данных. Поэтому разработка программного средства по автоматизации процессов сбора и обработки экспериментальной информации о тепловом состоянии станка в реальном режиме времени является актуальной задачей.

На рисунке 1 представлена экранная форма программного средства, позволяющего в реальном режиме времени считывать показатели температуры в заданных зонах станка, а также выполнять процедуры аппроксимации экспериментальных данных и расчёта тепловых характеристик.

Рисунок 1 Главная форма программного средства

Программное средство считывает данные с отечественного многоканального измерителя температуры МИТ-12ТП, который подключается к ЭВМ через универсальную последовательную шину с помощью конвертора RS-232/USB, необходимого для сопряжения устройства с ЭВМ. Программное средство обладает удобным пользовательским интерфейсом, а также модулями математической обработки исходных экспериментальных данных и графического отображения результатов. После получения необходимого набора экспериментальных данных, программное средство позволяет проводить регрессионный анализ, то есть реализует процедуры сглаживания с использованием фильтра Савицкого-Голея, аппроксимации на основе полиномиальных моделей [8] и кубического интерполяционного сплайна.

На рисунке 2 представлена экранная форма программного средства с графиком исходных экспериментальных данных и аппроксимирующих значений функции.

Рисунок 2 Экранная форма с графиком исходных экспериментальных данных и аппроксимирующих значений функции

Разработанное программное средство также позволяет выполнять процедуры расчёта тепловых характеристик станка на основе производных высокого порядка от полиномиальной функции произвольной степени, которые представляют собой параметры скорости, ускорения и резкости изменения температуры во времени. На рисунке 3 представлена экранная форма программного средства с графиками тепловых характеристик станка.

В программном средстве предусмотрено наличие специализированного модуля, содержащего программную реализацию методов математической обработки экспериментальных данных и встроенного непосредственно программу. Это позволяет, во-первых, проводить анализ результатов эксперимента в реальном режиме времени. А во-вторых, исключает необходимость проведения процедуры экспорта данных, для их математической обработки, в различные системы символьных вычислений, таких как MATHCAD, MAPLE, MATHEMATICA и так далее. Которые чаще всего являются программными средствами иностранного производства и к тому же довольно дорогими для приобретения.

Рисунок 3 Экранная форма с графиками тепловых характеристик станка

станок металлообрабатывающий деталь точность

Таким образом, повышение точности обработки деталей на станках с ЧПУ является достаточно сложной технической задачей, включающей в себя, помимо всего прочего, разработку специализированного программного и аппаратного обеспечения. В соответствии с графиком плановых профилактических осмотров станка проводятся его тепловые испытания. Производится обработка экспериментальных данных с применением данного программного средства. Выполняется анализ полученных результатов, и устанавливаются причины возникновения параметрических отказов, например, путём осуществления идентификации состояния станка. Установленные по результатам натурных испытаний функциональные зависимости могут быть применены как для диагностирования точности, так и для разработки алгоритма компенсации температурных погрешностей для управляющих программ системы ЧПУ.

Данное программное средство также может применяться в образовательном процессе подготовки инженеров для проведения практических и лабораторных занятий преподавателями по дисциплинам, в которых студенты должны научиться применять свои знания, а не только приобретать их. Строить математические модели и применять их для прогнозирования и анализа результатов.

Список литературы

1. Косарев, М.В. Экспериментальные исследования и моделирование процесса управления тепловыми деформациями металлорежущих станков. Вестник МГТУ Станкин. 2013. № 3 (26). С. 67-70.

2. Соколов, Ю.Н. Расчет температурных полей и температурных деформаций металлорежущих станков. М., ЦБТИ, 1958, 83с.

3. Соколов, Ю.Н. Температурные расчеты в станкостроении. М., Машгиз, 1965, 79с.

4. Леонтьева, А.С. Повышение точности обработки на станках с ЧПУ при учёте погрешностей возникающих при обработке резанием / А.С. Леонтьева, М.Д. Ильинский // Информатика и технологии. Инновационные технологии в промышленности и информатике (МНТК ФТИ-2017). - Москва, 06-07 апреля 2017 г. С. 195-197.

5. Казакова, О.Ю. Повышение точности при обработке заготовок на станках с ЧПУ / О.Ю. Казакова, В.И. Петрунин, А.А. Казаков // Наукоемкие технологии в машиностроении. 2016. - № 2(56). С. 44-48.

6. Додонов, В.В. Повышение точности обработки на станках с числовым программным управлением. Инженерный журнал: наука и инновации, 2016, вып. 6. http://dx.doi.org/10.18698/2308-6033-2016-06-1506

7. Берлинер, Э.М. Повышение точности обработки заготовок на станках с ЧПУ. Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2012. № 6. С. 219-222.

8. Позевалкин, В.В. Исследование алгоритма построения степенных интерполяционных полиномов при обработке экспериментальных данных в тепловых испытаниях станков / В.В. Позевалкин, И.В. Парфёнов, А.Н. Поляков // Вестник Белгородского государственного технологического университета им. В.Г. Шухова. 2018. № 4. С. 109-118.

Размещено на Allbest.ru