1.1 Актуальность задачи диагностики режимов резания

Рациональные режимы резания обеспечивают устойчивость процесса, качество поверхности и экономическую эффективность. Онлайн-диагностика позволяет раннее распознавать переходы к неустойчивым режимам, снижать риск брака и аварий, а также расширять допустимую область режимов за счёт корректировок в реальном времени с нечетким моделированием в среде MATLAB рис.1. и рис.2. [3].

1.2 Обзор диагностических параметров режимов резания [1].

Диагностические параметры подразделяются на три группы:

1. Параметры состояния детали, инструмента и стружки: износ кромки, изменение геометрии, форма и цвет стружки, усадка/деформация, шероховатость поверхностей. Эти признаки отражают качество обработки и ресурс инструмента.
2. Функциональные параметры процесса резания: силы резания, момент/мощность приводов, вибрации, акустика и температура зоны резания. Они характеризуют динамику и энергозатраты резания.
3. Электрические параметры привода: ток, напряжение, потребляемая мощность; термо-ЭДС и частотные характеристики сигналов. Эти сигналы интегрируют нагрузку на инструмент и тепловые эффекты.

Рис. 1. Функциональные параметры процесса резания [1]

Рис. 2. Визуальный интерфейс редактора функций принадлежности

1.3 Волновые критерии зависимости напряжения и мощности

Использование волновых критериев (вейвлет-анализ) по зависимостям U(t) и P(t) позволяет выделять нестационарные и локальные по времени события резания: ударные нагрузки, переходы режимов и развитие виброакустических явлений. Преимущества:

– повышенная чувствительность к переходным и предаварийным состояниям;

– возможность различать плавные тренды и кратковременные импульсы;

– реализация в реальном времени в скользящем окне.

Практическая реализация предполагает разложение сигнала на масштабные компоненты и вычисление энергетических показателей по высоким, средним и низким частотам. [3].

Сведены данные нашего исследования в таблице 1 и проиллюстрированы на рис.3. волновые критерии зависимости напряжения и мощности.

Рис. 3. Волновые критерии зависимости напряжения и мощности [3]

Таблица 1

Сравнительный анализ параметров

Заключение

Развитие комплексной диагностики на основе трёх групп признаков и волновых критериев повышает надёжность и управляемость резания в реальном времени, позволяя адаптивно корректировать режимы резания и снижать риск аварий и брака.

Литература:

1. Ким Д., Чон Д. Fuzzy-logic control of cutting forces in CNC milling processes using motor currents as indirect force sensors. Precision Engineering, 2011.
2. Методы диагностики состояния режущего инструмента. texnologia.ru.
3. Зориктуев В. Ц., Шангареев Р. Р. Система автоматического управления режимами резания на основе нечеткой логики. Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета, 2010.