Розпізнавання аварійних ситуацій при обробці на верстатах з ЧПК
| dc.contributor.advisor | Медведєв, Вадим Вячеславович | |
| dc.contributor.author | Мирний, Дмитро Юрійович | |
| dc.date.accessioned | 2022-02-18T08:34:58Z | |
| dc.date.available | 2022-02-18T08:34:58Z | |
| dc.date.issued | 2021-12 | |
| dc.description.abstracten | In the first part the diagnostics of processes of processing and recognition of emergency situations on CNC machines was considered. The control and measuring subsystems that perform automatic control of parts, workpieces, tools and the main cutting process are inspected. The second part investigates the issues of technological process with the help of rapid Fourier transform. Diagnostic channels, fast Fourier transform and neural network technologies are considered. The issues of types of neural network technologies are examined in more detail: without a teacher and with him. And their independent training, which will help solve the problem of "Recognition of accidents during processing on CNC machines." The third is due to the identification of the acoustic signal in emergencies on CNC machines. The variety of such situations is analyzed in detail; methods of their detection. The issue of interference suppression with calculations of fractal dimensions on the signal of vibroacoustic emission and the algorithm for calculating information entropy and the highest Lyapunov index on the VAE signal is revealed. The practical part was developed in the fourth part. Spectral analysis of emergency recognition and analysis of the temporal form of the vibration signal were performed. The fifth part develops a startup with the discovery of questions about sensors and software for verification of measurements and control of parts and tools. It is proposed to create new equipment for CNC machines, which will solve the problem of emergencies by turning off the power and transmitting the appropriate sound and light signals to workers. | uk |
| dc.description.abstractru | В первой части была рассмотрена диагностика процессов обработки и распознавания аварийных ситуаций на станках с ЧПУ. Осмотрены контрольно-измерительные подсистемы, выполняющие автоматический контроль детали, заготовки, инструментов и основного процесса резки. Во второй части исследовали вопросы технологического процесса посредством быстрого преобразования Фурье. Рассмотрены диагностические каналы, быстрое превращение Фурье и нейросетевые технологии. Более подробно осмотрены вопросы видов нейросетевых технологий: без учителя и с ним. И их самостоятельное обучение, что и будет помогать в решении вопроса «Распознавание аварийных ситуаций при обработке на станках с ЧПУ». Третья обусловлена идентификацией акустического сигнала в аварийных ситуациях на станках с ЧПУ. Достаточно подробно разобрана разновидность таких ситуаций; методику их обнаружения. Раскрыт вопрос о подавлении помех с расчетами фрактальных размерностей по сигналу виброакустической эмиссии и алгоритму расчета информационной энтропии и более высокому показателю Ляпунова по сигналу ВАЭ. Практическая часть была разработана в четвертой части. Проведен спектральный анализ распознавания аварийных ситуаций и анализ временной формы вибрационного сигнала. В пятой части разработан стартап с открытием вопросов о датчиках и программном обеспечении для проверки измерений и контроля деталей и инструментов. Предложено создание нового оборудования для станков с ЧПУ, которое будет решать вопросы аварийных ситуаций посредством отключения питания и передачи ответных звукового и светового сигналов для рабочих. | uk |
| dc.description.abstractuk | Дисертація складається з рефератів на 3 мовах, 5 глав, висновків та листа використаної літератури. Обсяг дисертації – 75 сторінок. Актуальність теми. В даний час спостерігається активна фаза переходу підприємств промислового машинобудування до «Цифровому» производству. Цей перехід супроводжується значними труднощами, зумовленими множинними економічними та технічними факторами. Одним із таких факторів є недостатній рівень розвитку систем діагностики та управління технологічними комплексами на основі підходів штучного інтелекту, що забезпечують високу динамічну якість та продуктивність механічної обробки поряд із високою економічною ефективністю. У ряді робіт показано, що обробка матеріалів різанням завжди супроводжується випромінюванням сигналів віброакустичної емісії (ВАЕ), які несуть велику кількість інформації про стан системи різання. Вказується, що цей метод має ряд переваг, проте до особливостей роботи з ВАЕ - інформацією необхідно віднести складність взаємозв'язку сигналів ВАЕ із стійкістю процесу різання та наявність високої шумової складової у сигналах. Розв'язання цього завдання можливо при використанні підходів штучного інтелекту, нелінійної динаміки та фрактального аналізу. Метою даної роботи є розпізнавання аварійних ситуацій при обобці на верстатах з ЧПК за допомогою основого та / або допоміжного обладнання (датчики, додаткове програмне устаткування). В першій частині було розглянуто діагностику процесів обробки та розпізнавання аварійних ситуацій на верстатах з ЧПК. Оглянуто контрольно-вимірювальні підсистеми, які виконують автоматичний контроль деталі, заготівлі, інструментів та основного процесу різання. В другій частині дослідили питання технологічного процесу за допомогою швидкого перетворення Фурьє. Розглянуті діагностичні канали, швидке перетворення Фур'є та нейромережеві технології. Більш детально оглянуті питання видів нейромережевих технологій: без вчителя і з ним. Та їх самостійне навчання, що і буде допомагати у вирішення запитання «Розпізнавання аварійних ситуацій при обробці на верстатах з ЧПК». Третя обумовлена ідентифікацією акустичного сигналу в аварійних ситуаціях на верстатах з ЧПК. Доволі детально розібрано різновидність таких ситуацій; методику їх виявлення. Розкрите питання про подавлення перешкод з розрахунками фрактальних розмірностей за сигналом віброакустичної емісії та алгоритму розрахунку інформаційної ентропії та вищого показника Ляпунова за сигналом ВАЕ. Практична частина була розроблена в четвертій частині. Проведено спектральний аналіз розпізнавання аварійних ситуацій та аналіз тимчасової форми вібраційного сигналу. У п’ятій частині розроблено стартап з відкриттям питань про датчики та програмне забезпечення для перевірки вимерів та контролю деталей і інструментів. Запропоноване створення нового обладнання для верстатів з ЧПК, яке вирішуватиме питання аварійних ситуацій за допомогою вимкнення живлення та передання відповіних звукового та світлового сигналів для робітників. | uk |
| dc.format.page | 75 с. | uk |
| dc.identifier.citation | Мирний, Д. Ю. Розпізнавання аварійних ситуацій при обробці на верстатах з ЧПК : магістерська дис. : 131 Прикладна механіка / Мирний Дмитро Юрійович. – Київ, 2021. – 75 с. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/46599 | |
| dc.language.iso | uk | uk |
| dc.publisher | КПІ ім. Ігоря Сікорського | uk |
| dc.publisher.place | Київ | uk |
| dc.subject | обробка на верстатах з ЧПК | uk |
| dc.subject | CNC machines | uk |
| dc.subject.udc | 621 | uk |
| dc.title | Розпізнавання аварійних ситуацій при обробці на верстатах з ЧПК | uk |
| dc.type | Master Thesis | uk |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- Myrnyi_magistr.pdf
- Розмір:
- 1.7 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
- Опис:
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 9.01 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: