Vibration measurement information processing when automating recognition catastrophic cutter wear by dynamic system stability margin

封面

如何引用文章

全文:

详细

Background. One of the dominant factors affecting the macro- and microgeometric accuracy parameters of parts is the dynamic quality of automated metal-cutting machines. It is evaluated based on the results of measuring vibroacoustic vibrations of the dynamic system (DS) of machines, which are then processed by various methods. Dynamic quality can vary for machines of the same model depending on their technical condition, as well as for each machine depending on the assigned cutting mode, cutter wear and other factors. Studies performed at the Yuri Gagarin State Technical University showed that it is advisable to assess the dynamic quality of the machines by the DS stability margin determined as a result of special processing of vibration measurement information and identification of the DS oscillation autocorrelation function (ACF). The purpose of the work is to algorithmize the process of processing vibration measuring information when generating estimates of the dynamic quality of the machine by the stability margin of the dynamic system in order to identify the initial phase of catastrophic wear of the cutter. To achieve the goal, firstly, a theoretical justification of the type of ACF vibrations during cutting is carried out, which is then used to identify ACF from experimental data, secondly, a method and algorithm for processing vibration measuring information is proposed, and thirdly, a practical test of the method for recognizing the beginning of catastrophic wear of a cutter on a CNC lathe is carried out. Materials and methods. Two main areas of analysis and evaluation of the dynamic quality of machines can be distinguished, the first being based on theoretical models, in which the results of experiments are used to a certain extent, and the second - on experimental studies of vibrations of various machines nodes with further mathematical processing of measurement information to identify the DS model and form estimates of dynamic quality. The results of many years of research of turning and grinding machines have shown that in production conditions it is the second direction that allows you to quickly assess the dynamic quality of the machines, subject to computer processing of measuring information. Results and conclusions. The results of theoretical analysis ofstochastic oscillations in the dynamic system of the machine and experimental studies of the accuracy of machining bearing rings on a CNC lathe with simultaneous automated measurement of vibroacoustic oscillations and calculation of oscillation indicators of the dynamic system confirmed their correlation and the possibility of determining the criterion for detecting the initial phase of catastrophic wear of the cutter by a significant change (by more than 50%) of the first differences in oscillation indicators.

作者简介

Aleksandr Ignat'ev

Yuri Gagarin State Technical University of Saratov

编辑信件的主要联系方式.
Email: atp@sstu.ru

Doctor of engineering sciences, professor, professor of the sub-department of technical mechanics and mechatronics

(77 Politehnicheskaya street, Saratov, Russia)

Vladimir Dobryakov

Yuri Gagarin State Technical University of Saratov

Email: atp@sstu.ru

Candidate of engineering sciences, associate professor, associate professor of the sub-department of technical mechanics and mechatronics

(77 Politehnicheskaya street, Saratov, Russia)

Vladislav Revyakin

Yuri Gagarin State Technical University of Saratov

Email: tmm@sstu.ru

Senior lecturer of the sub-department of technical mechanics and mechatronics

(77 Politehnicheskaya street, Saratov, Russia)

参考

  1. Kudinov V.A. Dinamika stankov = Machine dynamics. Moscow: Mashinostroenie, 1967:360. (In Russ.)
  2. Popov V.I., Loktev V.I. Dinamika stankov = Machine dynamics. Kiev: Tekhnika, 1975:136. (In Russ.)
  3. Kozochkin M.P. The influence of dynamic characteristics of machine tools on vibrations during cutting. STIN. 2014;(2):4‒9. (In Russ.)
  4. Tugengol'd A.K., Dimitrov V.P., Voloshin R.N., Borisova L.V. Monitoring the condition of machines and machine systems. STIN. 2017;(3):11‒17. (In Russ.)
  5. Ignat'ev A.A., Dobryakov V.A., Ignat'ev S.A Experimental and analytical assessment of the dynamic quality of machine tools based on stochastic characteristics of vibroacoustic vibrations. Vestnik Saratovskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta = Bulletin of the Saratov State Technical University. 2022;(2):38‒52. (In Russ.)
  6. Dobrynin S.A., Fel'dman M.S., Firsov G.I. Metody avtomatizirovannogo issledovaniya vibratsii mashin = Methods of automated study of machine vibration. Moscow: Mashinostroenie, 1987:224. (In Russ.)
  7. Arshanskiy M.M., Shcherbakov V.P. Vibrodiagnostika i upravlenie tochnost'yu na metallorezhushchikh stankakh = Vibration diagnostics and precision control on metalcutting machines. Moscow: Mashinostroenie, 1988:136. (In Russ.)
  8. Brzhozovskiy B.M., Ignat'ev A.A., Dobryakov V.A., Martynov V.V. Tochnost' i nadezhnost' avtomatizirovannykh pretsizionnykh metallorezhushchikh stankov: v 3 ch. = Accuracy and reliability of automated precision metal-cutting machines: in 3 parts. Saratov: Sarat. politekhn. in-t, 1994;Pt.2:156. (In Russ.)
  9. Ignat'ev S.A., Konovalov V.V., Ignat'ev S.A. Identifikatsiya v dinamike stankov s ispol'zovaniem stokhasticheskikh metodov = Identification in machine tool dynamics using stochastic methods. Saratov: SGTU, 2014:92. (In Russ.)
  10. Ignat'ev A.A., Dobryakov V.A., Revyakin V.A. Minimizing the impact of oscillatory processes on the quality of parts when processing on precision automated machines based on a system approach. Vestnik Saratovskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta = Bulletin of Saratov State Technical University. 2023;(3):20‒30. (In Russ.)
  11. Ignat'ev A.A., Nasad T.G., Dobryakov V.A. et al. Assignment of the turning mode based on the assessment of the dynamic quality of the machines. Izvestiya vysshikh uchebnykh za-vedeniy. Povolzhskiy region. Tekhnicheskie nauki = University proceedings. Volga region. Engineering sciences. 2023;(2):130‒140. (In Russ.)
  12. Ignat'ev A.A., Nasad T.G., Dobryakov V.A., Revyakin V.A. Model of the dynamic system of a lathe when cutting difficult-to-machine materials. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Povolzhskiy region. Tekhnicheskie nauki = University proceedings. Volga region. Engineering sciences. 2024;(2):148‒158. (In Russ.)
  13. Ignat'ev A.A. Methods of identification of dynamic quality of machine tools. Avtomatizatsiya i upravlenie v mashino- i priborostroenii: sb. nauch. tr. = Automation and control in mechanical engineering and instrument making: collected papers. Saratov: SGTU, 2013:85‒91. (In Russ.)
  14. Barkov A.V., Barkova N.A. Vibratsionnaya diagnostika mashin i oborudovaniya. Analiz vibratsii: ucheb. posobie = Vibration diagnostics of machines and equipment. Vibration analysis: textbook. Saint Petersburg: Sevzapuchtsentr, 2013:152. (In Russ.)
  15. Ignat'ev A.A., Samoylova E.M., Shamsadova Ya.Sh. Evaluation of dynamic quality of machine tools using autocorrelation functions of vibroacoustic oscillations. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Povolzhskiy region. Tekhnicheskie nauki = University proceedings. Volga region. Engineering sciences. 2017;(2):90‒98. (In Russ.)
  16. Ignat'ev A.A., Shamsadova Ya.Sh., Ignat'ev S.A. Application of integral estimates of spectral densities of vibroacoustic vibrations for assessing the dynamic quality of machine tools. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Povolzhskiy region. Tekhnicheskie nauki = University proceedings. Volga region. Engineering sciences. 2018;(3):94‒98. (In Russ.)
  17. Ignat'ev A.A., Nasad T.G., Nasad I.P. Modeling of the dynamic system of a lathe based on the assessment of the damping coefficient of the autocorrelation function of oscillations. Vestnik Astrakhanskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. Seriya: Upravlenie, vychislitel'naya tekhnika i informatika = Bulletin of Astrakhan State Technical University. Series: Management, computer science and information technology. 2023;(2):17‒22. (In Russ.)
  18. Lin Z.H. In-process measurement and assessment of dynamic characteristics of machine tool structures. Int. J. Mach. Tools Manufact. 1988;28(2):93‒101.
  19. Sklyarevich A.N. Operatornye metody v statisticheskoy dinamike avtomaticheskikh sistem = Operator methods in statistical dynamics of automatic systems. Moscow: Nauka, 1965:460. (In Russ.)
  20. Besekerskiy V.A., Popov E.P. Teoriya sistem avtomaticheskogo regulirovaniya = Theory of automatic control systems. Moscow: Nauka, 1975:768. (In Russ.)
  21. Adomian Dzh. Stokhasticheskie sistemy = Stochastic systems. Transl. from Eng. by N.G. Volkov. Moscow: Mir, 1987:376. (In Russ.)
  22. Bolotin V.V. Sluchaynye kolebaniya uprugikh system = Random vibrations of elastic systems. Moscow: Nauka, 1979:336. (In Russ.)
  23. Samoylova E.M., Ignat'ev A.A. Metody i algoritmy intellektualizatsii monitoringa tekhnologicheskikh sistem na osnove avtomatizirovannykh stanochnykh moduley integrirovannogo proizvodstva: v 3 ch. Ch. 2. Dinamicheskaya ekspertnaya sistema podderzhki prinyatiya resheniya = Methods and algorithms for intellectualization of monitoring of technological systems based on automated machine modules of integrated production: in 3 parts. Part 2. Dynamic expert decision support system. Saratov: SGTU, 2018:100. (In Russ.)
  24. Levin B.R. Teoreticheskie osnovy statisticheskoy radiotekhniki = Theoretical foundations of statistical radio engineering. Moscow: Sovetskoe radio, 1974:552. (In Russ.)`
  25. Ignat'ev A.A., Dobryakov V.A., Ignat'ev S.A. Avtomatizirovannoe raspoznavanie katastroficheskogo iznosa instrumenta po stokhasticheskim kharakteristikam vibroakusticheskikh kolebaniy = Automated recognition of catastrophic tool wear based on stochastic characteristics of vibroacoustic vibrations. Saratov: SGTU, 2020:84. (In Russ.)

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML


Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».