OBRABOTKAMETALLOV Vol. 27 No. 3 2025 63 EQUIPMENT. INSTRUMENTS сти между силовыми возмущениями и деформациями показали, что она по мере увеличения частоты возрастает [3]. При выборе пространства информационных признаков более помехозащищенными являются признаки 4 Ï , 5 Ï и 6 Ï . В данном случае основные возмущения связаны с вариациями припуска, биениями шпиндельной группы и кинематическими возмущениями от приводов подач. Все возмущения, идущие от станка, находятся в низкочастотном диапазоне. Одновременно при установке датчика АЭ необходимо учитывать волновые свойства канала, связывающего формируемую в зоне резания силовую эмиссию и измеряемые колебания (колебательные деформации, смещения, ускорения и др.). Здесь существует общее правило: чем выше частота, тем ближе к зоне резания должен находиться измерительный преобразователь. По нашему мнению, для измерения АЭ наиболее перспективными являются специальные резцы со встроенными измерительными преобразователями. Представленная методика определения диагностических признаков развития износа инструмента и повышения вибрационной активности исполнительных элементов обладает прикладной значимостью для создания и развития интеллектуальных алгоритмов систем мониторинга. Изменения в оценках диагностических признаков развития износа являются коррекционными параметрами, относительно которых может выстраиваться алгоритм адаптивного управления в блоке ЧПУ, способного продлить ресурс инструмента, но не ограничиваются только этим. В рамках представленной методики исследовательский интерес вызывают задачи определения диагностических признаков деградации свойств геометрической топологии поверхности детали и эксплуатационных характеристик станка, и это может стать предметом изучения будущих исследований. Определенные и собранные информационные признаки в сигналах ВАЭ позволяют создать базы данных Test Data и Training Data для обучения оценки динамики процесса резания в моделях машинного обучения систем диагностики, что является еще одним шагом к цифровой трансформации станкостроительной отрасли. Заключение Разработанная методика, математическое моделирование, а также цифровые и натурные эксперименты позволили сформировать рациональное информационное пространство диагностирования износа, в котором на основе известных методов распознавания можно построить решающие правила разделения информации по признаку принадлежности к величине износа. Для практического применения методики в алгоритмах мониторинга, диагностики и управления процессом резания важно учесть следующие моменты. В основу построения систем диагностики износа инструмента на основе наблюдения за измеримыми вибрационными последовательностями можно положить как зависимость вибраций от изменения параметров формируемой процессом резания динамической связи, так и изменения свойств силовой эмиссии, представленной в виде случайной импульсной последовательности. Параметры формируемой процессом резания динамической связи зависят не только от износа, но и от технологических режимов и возмущений, идущих от самого станка. Поэтому использование информационных параметров, в основу построения которых положены изменения спектра колебаний в низкочастотной области, актуально при обработке деталей на неизменных режимах на оборудовании, имеющем малые вариации припуска, биения шпиндельной группы и кинематические возмущения (например, при обработке на автоматических линиях). При использовании указанных параметров на станках с ЧПУ требуется согласование программы диагностирования с программой ЧПУ. В противном случае адекватность отображения износа в характеристиках спектра существенно снижается. Силовая эмиссия, рассматриваемая в высокочастотной области, во-первых, вызывает изменения интенсивности силовой эмиссии, во-вторых, смещает максимум интенсивности в частотной области. Наконец, развитие износа приводит к формированию неопределенности всех параметров, моделирующих силовую эмиссию как импульсный случайный процесс, что также является информационным признаком для систем диагностики износа.
RkJQdWJsaXNoZXIy MTk0ODM1