Другие журналы
Сетевое издание Машины и установки: проектирование, разработка и эксплуатация

Издатель ФГБОУ ВПО "МГТУ им. Н.Э. Баумана". Эл. № ФС 77-61859. ISSN 2412-592X

Повышение точности обработки с применением активного контроля

Машины и установки: проектирование, разработка и эксплуатация # 05, октябрь 2016
DOI: 10.7463/aplts.0516.0848198
Файл статьи: Aplts_Oct2016_033to045.pdf (1134.60Кб)
авторы: Барбашов Н. Н.1, Лиморенко М. Е.1, Терентьева А. Д.1,*

УДК 517.977.5

1 МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва, Россия

Важной задачей современной математической статистики, методы которой опираются на теорию вероятностей, является научная оценка результатов измерений. При контроле имеют место определенные затраты, а при неэффективном контроле, когда потребителю попадает некачественная продукция эти затраты существенно возрастают за счет возврата брака.
В процессе обработки деталей под влиянием погрешностей происходит смещение поля рассеивания размеров деталей к границе допуска. Для повышения точности обработки и предотвращения получения брака необходимо уменьшать составляющие погрешности обработки: повышать точность станка и инструмента, стойкость инструмента, жесткость системы, точность настройки. Так же через определенное время необходимо произвести поднастройку станка.
Для повышения точности и производительности обработки деталей в настоящее время стали широко применяться различные устройства активного контроля, а также самоподнастройка станков с помощью адаптивных систем управления ходом технологического процесса. Повышение точности при этом достигается компенсацией большинства технологических погрешностей. Датчики активного контроля позволяют повысить точность обработки на один-два квалитета, и создают возможность многостаночного обслуживания.
Для эффективного применения датчиков активного контроля необходимо разработать методы управления точностью путем введения соответствующих корректировок. Методы, основанные на управлении по скользящей средней, представляются наиболее перспективными для управления точностью, поскольку они включают в себя информацию об изменении нескольких последних измеренных значений контролируемого параметра.
При вычислении по предложенной методике первые три члена последовательности отклонений остаются неизменными, стало быть

 А далее для каждого i-го члена последовательности отклонений будут вычисляться следующим образом:

 куда вместо значений

будут подставлены соответствующие значения xi ', вычисленные как среднее значение трех предыдущих членов, то есть

В качестве критерия оценки эффективности управления взят коэффициент увеличения точности

Затем была создана математическая модель процесса измерения детали, с наличием случайной составляющей погрешности и проведены многократные измерения по 100 повторений. Затем было проведено сравнение для различных законов распределения корректировки по ГОСТ и по предложенной методике, из чего можно сделать следующий вывод: при введении в математическую модель случайной составляющей, распределенной по линейному и периодическому законам, корректировка, предлагаемая в действующих ГОСТ, дает отрицательный эффект в смысле выбранного коэффициента увеличения точности, который в случае изменения величины поля допуска лучше полученного при смещении поля допуска постоянной величины, но по-прежнему остается отрицательным.
Одновременно с тем можно заметить, что введение корректировок по предложенной формуле в целом дает положительный эффект, изредка достигая нулевого эффекта адаптивного управления при коэффициенте увеличения точности ψT = 1, не ухудшая процесс.

Список литературы
  1. Филонов И. П., Медведев А. И. Вероятностно-статистические методы оценки качества в машиностроении : учеб. пособие для вузов. Минск: Тесей, 2000. 127 с.
  2. Шишмарев В.Ю. Технические измерения и приборы: учебник для вузов. 2-е изд. М.: Академия, 2012. 383 с.
  3. Шторм Р. Теория вероятностей. Математическая статистика. Статистический контроль качества. М.: Мир, 1970. 368 с.
  4. Зайцев Г. Н. Управление качеством. Технологические методы управления качеством изделий : учеб. пособие для вузов. СПб.: Питер, 2014. 266 с.
  5. Ким Д. П. Теория автоматического управления : учеб. пособие для вузов. Т. 2 : Многомерные, нелинейные, оптимальные и адаптивные системы. М. : Физматлит, 2004. 463 с.
  6. Мельников В. П., Смоленцев В. П., Схиртладзе А. Г. Управление качеством : учебник для вузов / Под ред. Мельникова В. П. 3-е изд. М. : Академия, 2007. 345 с.
  7. Мирошник И. В., Никифоров В. О., Фрадков А. Л. Нелинейное и адаптивное управление сложными динамическими системами. СПб.: Наука, 2000. 548 с.
  8. Рубан А. И. Методы анализа данных : учеб. пособие. 2-е изд. Красноярск : Изд-во Красноярского гос. техн. ун-та, 2004. 319 с.
  9. Лиморенко А.Д., Шачнев Ю.А. Исследование возможности повышения точности обработки деталей за счет применения алгоритма управления // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2012. № 11. Режим доступа:http://technomag.neicon.ru/doc/483097.html (дата обращения 08.09.2016). DOI: 10.7463/1112.0483097
  10. Лобунина И.И. Разработка и исследование корреляционных методов анализа и повышения точности обработки на шлифовальных станках с приборами активного контроля: автореф. ... дис. канд. техн. наук. Л., 1970. 17 с.
  11. Невельсон М.С. Автоматическое управление точностью обработки на металлорежущих станках. Л.: Машиностроение, 1982. 184 с.
  12. Шачнев Ю.А. Оптимальное позиционное управление точностью процесса обработки // Взаимозаменяемость, стандартизация и технические измерения. М.: МВТУ, 1981. С. 98-115.
  13. ГОСТ Р ИСО 7870-1-2011 Статистические методы. Контрольные карты. Ч. 1. Общие принципы. Введ. 2012-12-01. М.: Стандартинформ, 2012. 15 с.
  14. Барбашов Н.Н., Терентьева А.Д. Управление точностью обработки деталей с применением активного контроля //  Инженерный вестник. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2015. № 9. Режим доступа: http://engsi.ru/doc/814701.html (дата обращения 08.09.2016).
  15. Барбашов Н.Н., Терентьева А.Д. Повышение точности обработки методами адаптивного управления //  Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2016. № 6. Режим доступа:http://technomag.neicon.ru/doc/842276.html (дата обращения 08.09.2016)
  16. ГОСТ Р 50779.21-2004 Статистические методы. Правила определения и методы расчета статистических характеристик по выборочным данным. Ч. 1. Нормальное распределение. Введ. 2004-06-01. М.: Госстандарт России, 2004. 47 с.
  17. ГОСТ Р 50779.27-2007 (МЭК 61649:1997) Статистические методы. Критерий согласия и доверительные интервалы для распределения Вейбулла. Введ. 2007-11-14. М.: Стандартинформ, 2008. 16 с.
  18. ГОСТ Р ИСО 21747-2010 Статистические методы. Статистики пригодности и воспроизводимости процесса для количественных характеристик качества. Введ. 2011-12-01. М.: Стандартинформ, 2012. 28 с.
Поделиться:
 
ПОИСК
 
elibrary crossref neicon rusycon
 
ЮБИЛЕИ
ФОТОРЕПОРТАЖИ
 
СОБЫТИЯ
 
НОВОСТНАЯ ЛЕНТА



Авторы
Пресс-релизы
Библиотека
Конференции
Выставки
О проекте
Rambler's Top100
Телефон: +7 (915) 336-07-65 (строго: среда; пятница c 11-00 до 17-00)
  RSS
© 2003-2017 «Машины и установки: проектирование, разработка и эксплуатация» Тел.: +7 (915) 336-07-65 (строго: среда; пятница c 11-00 до 17-00)