НАУКА и ОБРАЗОВАНИЕ

Файл статьи: SE-BMSTU...o173.pdf (1278.15Кб)

УДК 517.977.5

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

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. Но увеличение количества поднастроек снижает производительность, а повышенные требования к станку и инструменту приводят к значительному повышению стоимости обработки.
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 будут подставлены соответствующие значения x_i', 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 изменении величины поля допуска, и при смещении поля допуска постоянной величины, 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 Ψ_τ = 1, не ухудшая процесс.

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., испр. 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 / ред. Мельников В.П. 3-е изд., стер. 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., испр. и доп. Красноярск: Изд-во КГТУ, 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. С. 273-300. 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.: Сев-Зап. Политехн. ин-т, 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 // Труды МВТУ №369. Взаимозаменяемость, стандартизация и технические измерения. М.: Типография МВТУ, 1981. С. 98-115.
13. ГОСТ Р ИСО 7870-1-2011 Статистические методы. Контрольные карты. Часть 1. Общие принципы. 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. № 09. С. 526-531. Режим доступа: http://engbul.bmstu.ru/doc/801150.html (дата обращения 13.01.2016).
15. Барбашов Н.Н., Терентьева А.Д. Применение активного контроля для повышения точности обработки // Инженерный вестник. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2015. № 10. C. 501-506. Режим доступа: http://engbul.bmstu.ru/doc/814701.html (дата обращения 13.01.2016).
16. ГОСТ Р 50779.21-2004 Статистические методы. Правила определения и методы расчета статистических характеристик по выборочным данным. Часть 1. Нормальное распределение. 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. Стандартинформ, 2008. 16 с.
18. ГОСТ Р ИСО 21747-2010 Статистические методы. Статистики пригодности и воспроизводимости процесса для количественных характеристик качества. М.: Стандартинформ, 2012. 28 с.