Россия
УДК 621.9.025 Режущие инструменты. Типы (фасонные, чистовые и т.д.). Режущие инструменты из инструментальных сталей или оснащенные твердосплавными пластинками
УДК 620.169.1 Испытания на срок службы (долговечность) в целом
Представлена технология и результаты изучения с её помощью процесса изменения состояния металлорежущего инструмента на примере инструмента, оснащённого пластиной из твёрдого сплава. Показано, что о скорости изменения состояния можно судить по виду двумерной гистограммы, построенной по данным временных рядов сигналов о колебаниях технологической системы во взаимно перпендикулярных плоскостях. Наличие на гистограмме паттерна типа «хвост кометы» свидетельствует о высокой скорости изменения состояния, в частности, в ходе приработки инструмента. Для отображения механизма изменения состояния используется кросскорреляционная кривая, вид которой характеризует силу взаимосвязи между направлениями колебаний. Усиление взаимосвязи является признаком стабилизации состояния и выходом инструмента на стационарный режим работы. Идентификация механизма изменения состояния выполняется с помощью процедуры, основанной на статистической проверке гипотезы о значимости изменения коэффициентов преобразования спектров сигналов о колебаниях по направлениям с помощью t-критерия Стьюдента. Результаты идентификации показали, что механизм изменения состояния представляет собой изменение связей и связанностей в технологической системе, что приводит к формированию у неё новых динамических свойств, обеспечивающих снижение сил резания за счет перераспределения сил трения между передней и задней поверхностями инструмента и, как следствие, повышающих устойчивость к возмущениям, создаваемым рабочими процессами. Проведено сравнение подхода, использованного при разработке технологии, с подходами, основанными на построении математической (аналитической или стохастической) модели реальной системы. Обосновано направление практической реализации технологии в программном обеспечении систем ЧПУ для более эффективного решения традиционных задачи управления, в частности, технологической, что будет гарантированно обеспечивать повышение надёжности инструмента
режущий инструмент, пластина, состояние, колебания, двумерная диаграмма, кросс-корреляция, коэффициент преобразования спектра, критерий Стьюдента, технология
Одной из основных задач сохранения конкурентоспособности процессов механической обработки материалов является повышение надёжности режущего инструмента, поскольку именно от него, в основном, зависят показатели производительности, простои оборудования и качество обработки несмотря на то, что доля расходов на него в общей себестоимости произведенной продукции составляет всего несколько процентов. Существуют различные подходы к решению этой задачи [1 − 6], в том числе подходы, основанные на изучении сигналов о колебаниях технологической системы, зарегистрированных в процессе её функционирования, позволяющие не только раскрыть причины, но и определить направления, при реализации которых повышение надёжности инструмента будет гарантированным [7 − 10].
Рассмотрим один из подходов на примере временных рядов сигналов о колебаниях, зафиксированных при проведении эксперимента, в ходе которого осуществлялось точение заготовки из стали 45 диаметром
60 мм на токарном станке 1К625 со скоростью резания 120 м/мин и подачей 0,34 мм/об резцом, оснащённым твёрдосплавной пластиной Mitsubishi UE6020. Каждый временной ряд соответствовал одному проходу пластины длиной 300 мм. Общее число проходов составило 15. Кроме этого, после каждого цикла точения, состоящего из трёх проходов, с помощью индикаторной головки с ценой деления 0,01 мм измерялось абсолютное значение размерного износа пластины, и рассчитывалась его скорость (рис. 1).
Сигналы регистрировались двумя
пьезодатчиками, установленными с помощью магнитов на державке пластины по нормали к плоскости резания (координата X) и на резцедержателе в направлении плоскости резания (координата Y). Постоянство скорости резания в условиях уменьшения диаметра заготовки поддерживалось изменением после каждого цикла точения частоты её вращения в диапазоне 630…1600 мин-1.
Подход к изучению сигналов включал построение двумерных гистограмм (диаграмм, отображающих два ряда данных на одном графике) [11], вычисление коэффициентов кросс-корреляции (взаимной корреляции) [12] и коэффициентов преобразования спектров сигналов (последние представляют собой отношение суммы амплитуд полос спектра, несущих информацию о состоянии технологической системы, включая состояние инструмента, т.е. значимых или информативных, к сумме амплитуд полос, в которых эта информация отражена неявно или слабо, либо совсем отсутствует, т.е. незначимых или шума [13]. Для определения значимых амплитуд использовался непараметрический метод, который в разведочном
анализе данных носит название «ящик с усами» [14]).
Фрагменты сигналов пьезодатчиков показаны на рис. 2, а, б, а на рис. 2, в, г представлены их гистограммы. Видно, что в сигналах присутствуют высоко- и низкочастотные составляющие колебаний. Сигнал от пьезодатчика по координате Y (рис. 1, г) имеет плотность распределения, близкую к гауссовой.
Двумерные гистограммы, построенные по сигналам на 1 проходе (в исходном состоянии пластины), а также на 3, 6, 9, 12 и 15 проходах
(т.е. после каждого цикла точения) показаны на рис. 3. Оттенками серого показаны накопленные значения (выше – светлее). По горизонтали накапливались показания пьезодатчика по
координате X, по вертикали – по координате Y.
Анализ гистограмм показывает, что исходному состоянию пластины (диаграмма a) отвечает структура, имеющая вид «хвоста кометы», который постепенно уменьшается и на последней диаграмме практически отсутствует. Интерпретировать эти закономерности можно следующим образом: вид диаграмм на рис. 3, а также характер их изменения отражают скорость изменения состояния пластины на каждом проходе (рис. 1). Наличие хвоста кометы говорит о высокой скорости, а его отсутствие означает, что изменение идёт значительно медленнее. В данном случае это можно объяснить тем, что фиксированные частоты вращения заготовки, реализуемые приводом главного движения станка, не обеспечивали поддержания постоянства скорости резания, значение которой, постепенно повышаясь в ходе приработки пластины, приближалось к оптимальному. Основным следствием приработки и оптимизации стал выход пластины на стационарный режим работы.
Изложенное означает, что по виду двумерных гистограмм можно судить о результатах протекания процессов, изменяющих состояние инструмента. Однако они не позволяют идентифицировать механизм, который лежат в основе их получения. С целью идентификации механизма были вычислены коэффициенты кросс-корреляции (взаимной корреляции)
< x (t) y (t + τ) > и рассчитаны коэффициенты преобразования спектров сигналов.
Абсолютные значения коэффициентов кросс-корреляции в зависимости от временнόй задержки τ между сигналами показаны на рис. 4. Анализ коэффициентов показал, что в начале работы (на первом проходе пластины) максимальная корреляция между координатами имеет место со сдвигом τ = -4, где единица времени соответствует периоду дискретизации сигналов. При этом симметричный ему пик для задержки τ = 4 отсутствует. Это означает, что сигнал координаты Y опережает сигнал координаты X и связь односторонняя, т.е. Y выступает как источник воздействия на X. С ростом номера прохода характер связи между координатами усложняется – становятся заметно выше пики в области, которая ограничена задержками τ = -22 и 14, а сама область делается симметричной относительно исходного пика на τ = -4. Симметрия пиков говорит о появлении и постепенном усилении взаимной связи между координатами. Изложенное означает, что изменение степени взаимосвязи является отображением механизма, изменяющего состояние режущего инструмента.
Для идентификации механизма была реализована следующая процедура. Вначале в пределах каждого прохода пластины выборками по 4096 точек были рассчитаны коэффициенты преобразования спектров сигналов. Затем в полученных массивах коэффициентов были выделены линейные тенденции и произведена оценка значимости их угловых коэффициентов вычислением отношений коэффициентов к величинам средних квадратических ошибок их определения, представляющих собой t-критерии Стьюдента [15].
На заключительном этапе проводилось сравнение вычисленного значения t с табличным значением tP для принятого уровня доверительной вероятности P. Если выполнялось условие
t ³ tP, то с вероятностью P это означало, что проход сопровождался значимыми изменениями состояния пластины; в противном случае, т.е. когда t < tP, значимые изменения отсутствовали.
Тенденции изменения t-критериев по каждой координате за всё время работы пластины показаны на рис. 5, а также табличное значение tP для вероятности P = 0,95; их сравнение показало следующее.
1. Значимые изменения состояния пластины имели место: в направлении координаты X в течение 6,5 мин после начала работы. Сопоставление с рис. 1 показало, что к этому моменту, в основном, завершилась приработка пластины; в направлении координаты Y через 8,5 мин после начала работы. Сопоставление с рис. 1 показало, что с этого момента значение скорости резания стало близко к оптимальному.
2. Смена направления значимых изменений состояния пластины с координаты X на координату Y в результате процессов приработки и оптимизации означает смену доминирования форм и, соответственно, ориентации траектории колебаний пластины на собственных частотах. Основным следствием становится изменение условий взаимодействия пластины с обрабатываемой поверхностью, и взаимодействие приобретает осциллирующий характер, что является благоприятным фактором, поскольку способствует снижению сил резания за счет перераспределения сил трения между передней и задней поверхностями пластины, оказывающего прямое влияние на процесс стружкообразования.
Изложенное означает, что механизм изменения состояния пластины в процессе её работы представляет собой изменение связей и связанностей в технологической системе и, как следствие, формирование у неё новых динамических свойств, обеспечивающих повышение устойчивости к возмущениям, создаваемым рабочими процессами. Это выгодно отличает предложенный подход к исследованию от подходов, основанных на построении математической (аналитической или стохастической) модели реальной системы за счёт определённым образом формализованного представления её элементов и их взаимодействий, поскольку:
– построение модели ведётся в условиях ряда упрощающих предположений, которые определяют границы её применимости;
– в случае аналитической модели выполнить анализ реальной системы и выделить взаимодействующие элементы таким образом, чтобы получаемая модель обладала требуемой точностью и универсальностью, удаётся далеко не всегда;
– в случае стохастической модели обычно имеет место неизменность статистических характеристик.
Следствием становится снижение вероятности раскрытия с помощью модели установленного в данном исследовании механизма. В связи с этим предложенные процедуры и последовательность их применения могут рассматриваться как перспективная технология оценивания состояния металлорежущего инструмента, реализация которой в программном обеспечении систем ЧПУ позволит более эффективно решать традиционные задачи управления, в частности, технологическую
[16, 17], в которой объектом управления становится реализуемый с помощью технологической системы рабочий процесс (процесс резания), управляемой переменной
(в данном случае) – состояние режущего инструмента, а управляющими параметрами – параметры технологического режима (прежде всего скорость резания).
1. Разработана технология изучения процесса изменения состояния металлорежущего инструмента, основанная на регистрации сигналов о колебаниях технологической системы резания в направлениях по нормали и вдоль плоскости резания, их отображении в пространство временных, частотных характеристик и статистической проверке гипотез. Практическая реализация технологии позволила установить следующее:
– росту скорости износа соответствует наличие паттерна типа «хвост кометы» на двумерных гистограммах, в ячейках которых накапливаются содержащиеся в сигналах о колебаниях данные;
– стабилизации состояния инструмента соответствует усиление двухстороннего взаимодействия между направлениями колебаний, отображаемое коэффициентами взаимной корреляции (кросс-корреляции);
– механизм стабилизации представляет собой изменение связей и связанностей в динамической системе технологического оборудования (в данном случае за счёт приработки инструмента и оптимизации скорости резания), формирующее в ней новые свойства, которые обеспечивают повышение устойчивости к возмущениям, создаваемым рабочими процессами. Инструментом идентификации механизма является процедура оценки значимости изменения коэффициентов преобразования спектров сигналов о колебаниях в процессе работы инструмента.
2. Технология может быть реализована в программном обеспечении систем ЧПУ технологического оборудования, что позволит более эффективно решать традиционные задачи управления, в частности, технологическую, гарантированно обеспечивая повышение надёжности инструмента.
1. Повышение качества режущего инструмента / В.Г. Солоненко, Л.А. Солоненко, И.В. Дваденко и др. // СТИН. 2007. №7. С. 12‒16.
2. Зориктуев В.Ц., Никитин Ю.А., Сидоров А.С. Мониторинг и прогнозирование износа режущего инструмента // СТИН. 2007. №10. С. 31−34.
3. Повышение стойкости быстрорежущего инструмента ионно-лазерным поверхностным упрочнением / В.Н. Латышев, А.Г. Наумов, В.В. Новиков и др. // Станки и инструмент. 2005. №6. С. 17−20.
4. Верещака А.С., Третьяков И.П. Режущие инструменты с износостойкими покрытиями. М: Машиностроение, 1986. 192 с.
5. Безъязычный В.Ф., Басков М.В. Расчетное определение степени влияния покрытий режущего инструмента на параметры качества поверхностного слоя обрабатываемых изделий // Наукоемкие технологии в машиностроении. 2017. №7. С. 20−24.
6. Комбинированные плазменные способы химико-термической обработки для создания модифицированных покрытий на инструменте / В.А. Александров, Л.Г. Петрова, А.С. Сергеева и др. // СТИН. 2019. №33. С. 13−19.
7. Кудинов В.А. Динамика станков. М.: Машиностроение, 1967. 359 с.
8. Заковоротный В.Л., Флек М.Б. Динамика процесса резания. Синергетический подход. Ростов н/Д: Терра, 2006. 876 с.
9. Жарков И.Г. Вибрации при обработке лезвийным инструментом. Л.: Машиностроение, 1986. 184 с.
10. Кабалдин Ю.Г., Биленко С.В., Серый С.В. Управление динамическим качеством металлорежущих станков на основе искусственного интеллекта. Комсомольск-на-Амуре: ГОУ ВПО «Комсомольский-на-Амуре гос. техн. ун-т», 2004. 240 с.
11. Миркин Б.Г. Базовые методы анализа данных: учебник и практикум для вузов. М.: Юрайт, 2025. 297 с.
12. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере. М.: ИНФРА–М, 2002. 528 с.
13. Бржозовский Б.М., Мартынов В.В., Янкин И.Н., Бровкова М.Б. Динамический мониторинг технологического оборудования. Саратов: СГТУ, 2008. 312 с.
14. Большаков А.А., Каримов Р.Н. Методы обработки многомерных данных и временных рядов: Учебное пособие для вузов. М: Горячая линия-Телеком, 2007. 522 с.
15. Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование. М.: Финансы и статистика, 2001. 228 с.
16. Адаптивное управление технологическими процессам / Ю.М. Соломенцев, В.Г. Митрофанов, С.П. Протопопов и др. М.: Машиностроение, 1980. 536 с.
17. Сосонкин В.Л. Задачи числового программного управления и их архитектурная реализация // Станки и инструмент. 1988. № 10. С. 39−40.
