Разработка системы управления электроэрозионным станком с использованием нейронных сетей и нечетких множеств

Актуальность проблемы.

Современное машиностроение развивается в направлениях повышения качества продукции, увеличения производительности производства, расширения номенклатуры изготавливаемых изделий. Происходит непрерывное совершенствование машин и развитие технологии их изготовления, в том числе технологии формообразования. При этом, с одной стороны, постоянно улучшаются свойства материалов изделий — прочность, твёрдость, ударная вязкость, коррозионная стойкость и другое, а с другой стороны — повышается эффективность процессов обработки.

Известные способы размерной обработки по виду энергии, используемой для формообразования, подразделяются на механические, электрические, тепловые и химические методы. Каждый из перечисленных методов характеризуется своими технологическими возможностями, временными и энергетическими затратами.

Среди методов формообразования в современном машиностроении доминирует механическая обработка, являющаяся наиболее отработанным и наименее энергоёмких методом. Тепловые методы в основном используют для получения заготовок. Химические методы находят ограниченное применение.

До середины XX века механическая обработка в основном решала задачи создания новой техники. Однако проблема изготовления изделий обострилась с появлением и использованием новых конструкционных материалов, обладающих высокими физико-механическими характеристиками, а также с появлением сложнопрофильных изделий.

Обработка деталей из подобных материалов затруднена, а в ряде случаев вообще невозможна. Механической обработкой невозможно изготовление каналов аэродинамического профиля, прошивание отверстий и щелей малых размеров, образование соединительных каналов, изготовление сложных профилей матриц и т. п.

Во всех рассмотренных случаях эффективными являются методы формообразования, получившие общее название электрических (электрофизических и электрохимических) методов размерной обработки материалов. Эти методы подразделяются на четыре группы: электроэрозионные, когда материал с заготовки удаляется в результате действия электрических разрядовэлектрохимические, использующие электрическую энергию для анодного растворения заготовкилучевые, основанные на воздействии высококонцентрированных потоков энергииультразвуковые, в которых обрабатываемый материал механически скалывается абразивными зёрнами, получающими энергию от ультразвукового колебания инструмента.

Элсктроэрозионная обработка применяется при изготовлении большого количества классов деталей: матриц штампов, полостей прессформ и литьевых форм, фильер, деталей машин, твердосплавных профилированных резцов и др. Этот тип обработки применяется при изготовлении деталей из твёрдых сплавов и токопроводящих керамик.

Для примера можно рассмотреть изготовление литьевых форм. При изготовлении матриц и пуансонов формообразующие поверхности можно обрабатывать как до, так и после термообработки. При обработке поверхностей до термообработки часто наблюдается коробление частей форм во время закалки. А это, естественно, недопустимо. Поэтому стараются обрабатывать формообразующие поверхности после термообработки. Механическая обработка резанием твёрдых сталей сопряжена с большими затратами. Закалённый металл (до 50−55HRC) можно обрабатывать только твердосплавным инструментом. Для этого необходимо применять точные и жёсткие металлорежущие станки. Помимо сложностей, связанных с необходимостью обработки твёрдого металла, часто возникает необходимость детальной проработки маленьких элементов (размерами в единицы миллиметров) на большой глубине.

100 мм н более). При обработке подобных элементов на фрезерных станках используют разные переходники для крепления фрез малого диаметра. Такой подход снижает жёсткость всей системы СПИД (станок-приспособление-инструмент—деталь), что часто недопустимо. В этих условиях наиболее оптимальными становятся электроэрозионные и электрохимические методы обработки. Они позволяют проводить обработку любых электропроводящих материалов независимо от их твёрдости, прпчём точность обработки не зависит от глубины.

Электроэрозионная и электрохимическая обработки незаменимы так же в тех случаях, когда требуется обработать углубления сложной формы. Например, глубокие пазы, в которых глубина больше ширины в несколько раз, невозможно отфрезеровать. В таком случае электроэрозионная обработка — единственный способ получить желаемую геометрию без'.усложнения технологического процесса.

Как правило, при изготовлении деталей, требующих ЭЭО, данный вид обработки является основной операцией, остальные операции нужны для изготовления заготовки. Примером может служить изготовление. матриц литьевых форм. Заготовки предварительно обрабатывают на металлорежущих станках, после чего проводят термообработку. Далее требуемые поверхности шлифуют и выполняют электроэрозиоиную обработку формообразующих элементов. Последняя операция — основная в технологическом процессе, после неё деталь может выполнять свои функции. Нефункциональные требования, например, износостойкость поверхности, качество поверхностного слоя, так же могут обеспечиваться ЭЭО.

Другой случай, требующий эффективного процесса ЭЭО — вырезка сложных деталей. Например, при изготовлении волновых редукторов. Одна из важнейших деталей такого редуктора — ведущий зубчатый венец, изготовляемый из высоколегированной стали и имеющий твёрдость 61−63 HRC. Рабочая поверхность зубьев венца, напоминающая беговую дорожку подшипника, должна иметь шероховатость поверхности не хуже 0,6 мкм Ra. Контур зубьев описан совокупностью сопряжённых радиусов и укороченных гипоциклоид, ширина зубьев может колебаться от 50 до 90 мм. Отклонение от теоретического профиля не должно превышать 4 мкм.

При изготовлении венцов на станках разных производителей время обработки колебалось от 8ч. 30 м. до 24ч. 38 мин. при отклонении геометрии от заданного контура от 4мкм до 9мкм [12].

Повышение эффективности процесса ЭЭО приведёт к увеличению производительности, точности, качества изготовления деталей. В результате чего повысятся экономические показатели производства, увеличится прибыль предприятия. Поэтому можно сделать вывод, о необходимости повышения эффективности процесса ЭЭО.

На процесс ЭЭО влияют различные технологические параметры: частота и скважность импульсов, количество импульсов в пакете, максимальный рабочий ток, положение электрода-инструмента (для поддержания величины зазора и колебательных движений для прокачки рабочей жидкости), скорость прокачки рабочей жидкости. Для обеспечения требуемого качества и производительности обработки необходимо поддерживать значения этих параметров в определенных пределах. Условия обработки лежат в широких пределах — от холостых импульсов (удаление материала не происходит) до короткого замыкания, когда удаление материала так же не происходит, однако заготовка и инструмент приходят в негодность. Эффективная система управления процессом должна поддерживать процесс в состоянии близком к короткому замыканию, но без риска разрушения заготовки, вызываемого в т. ч. п дуговыми разрядами.

Создание эффективной системы управления требует построения адекватной модели самого процесса. С математической точки зрения электроэрозионная обработка очень сложна.

При сведении электродов, на расстояние 10−100 мкм друг от друга прикладываемое напряжение (пакеты прямоугольных импульсов напряжением холостого хода до 400 В, частотой следования импульсов — 3−200 кГц и регулируемой скважностью от 1 до 50 и паузой между пакетами) вызывает локальные пробои диэлектрика, в результате чего появляются разряды между электродами. Как правило, пробой происходит в местах повышенной напряжённости электромагнитного поля, т. е. на выступах микрорельефа. Каждый разряд вызывает разрушение материала заготовки pi инструмента. Повторяющиеся разряды при подаче инструмента в заготовку обеспечивают непрерывное удаление материала. В процессе обработки электрод-инструмент воспроизводит свою форму с высокой точностью в материале заготовки с учётом межэлектродного зазора, который может задаваться параметрами процесса.

Математическую модель процесса возникновения дуговых разрядов построить сложно, так как нельзя полностью учесть факторы, влияющие на их образование — распределение продуктов эрозии в зазоре, микрорельеф поверхности электродов, направление течения рабочей жидкости в каждой точке зазора и пр. [1].

Для управления процессами, математическая модель которых описывается большим числом дифференциальных уравнений используют регуляторы, основанные на адаптивных алгоритмах, которые применяют неформализованную логик)' для настройки своих параметров. Одним из таких подходов может быть регулятор, основанный на теории нечётких множеств, обучаемый с помощью нейронных сетей. В этом случае нечёткая логика будет принимать решения подобно человеческому мышлению. Нейронные сети будут подстраивать логику на основе опыта предыдущих обработок, или даже опыта начала обработки. Можно добиться того, что система управления будет в каждом конкретном случае обработки подстраиваться под текущие условия п постоянно поддерживать режимы обработки, обеспечивающие желаемые требования.

Актуальность темы

работы подтверждает ее финансирование в рамках программы «Развитие научного потенциала высшей школы (2006;2008 годы)», проект № 2.1.2.5232 «Разработка систем управления с использованием теории нечетких множеств и нейронных систем».

Цель работы — разработка системы управления электроэрозионным станком.

Для достижения поставленной цели в работе сформулирвоаны и решены следующие задачи:

1. Анализ технологического процесса ЭЭО с целью определения целевой функции управления им, выявления управляющих воздействий и зависимостей, описывающих процесс обработки.

2. Построение модели процесса ЭЭО как многомерного объекта управления путем комбинирования различных методов построения моделей.

3. Разработка алгоритма функционирования системы управления, ее функциональной и структурной схем.

4. Создание нейро-нечеткого алгоритма регулирования сервопривода и методики его обучения.

5. Разработка алгоритма нейро-нечеткого управления процессом обработки п методики его обучения.

6. Техническая реализация разработанной системы управления процессом ЭЭО и ее исследование с целью подтверждения эффективности разработанных алгоритмов регулирования.

Объект исследования — процесс ЭЭО.

Предмет исследования — разработка алгоритмов управления процессом.

Методы исследования. В работе использованы методы анализа и синтеза систем управления, математического моделирования, планирования эксперимента. При разработке программного обеспечения использовались методы структурного программирования.

Научная новизна.

Научная новизна данной работы составляет:

1. Комбинированная модель процесса электроэрозионной обработки, структура которой содержит подмодели, полученные как на основе фундаментальных законов естественных наук, так и методами идентификации, связи между которыми отражают основные особенности и условия протекания технологического процесса.

2. Структура СУ процессом ЭЭО, отличающаяся от известных наличием двух блоков настройки регулятора обработки — предварительного и рабочего.

3. Алгоритм функционирования нечёткого регулятора.

4. Методики построения обучающей выборки для обучения нейро-нечеткого ПИД-регулятора и нейро-нечеткого регулятора процесса обработки.

Практическая значимость работы. Разработанные модель процесса ЭЭО и нейро-нечёткий регулятор позволяют улучшить качество обработки, повысить эффективность процесса. Новые алгоритмы обучения пейро-нечётких регуляторов позволят создавать адаптивные системы управления различными технологическими процессами, математические модели которых сложны или не существуют. Модели процесса и регулятора прошли модельные испытания и могут быть использованы для управления реальным процессом обработки. Предлагаемые методические разработки рекомендованы к применению в учебно-исследовательском процессе технических вузов Кузбасса.

Реализация результатов работы. Система з’правленпя электроэрози-опной обработкой принята к использованию на ООО «Электродвигатель-Ремонт». Методические разработки по синтезу нейро-нечетких систем управления используются в КузГТУ (г. Кемерово). Они нашли применение при выполнении лабораторных работ по курсам: «Теория автоматического управления», «Автоматизация технологических процессов и производств».

Предмет защиты и личный вклад автора. На защиту выносятся: комбинированная модель процесса электроэрозионной обработки, структурная схема управления процессом ЭЭО, алгоритмы обучения нейро-нечётких регуляторов. Личный вклад автора заключается в разработке обобщенной модели процесса ЭЭО, разработке нейро-нечёткого алгоритма регулирования и методике составления обучающей выборки для его обучения.

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и получили одобрение на 8 конференциях.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 24 статьи и докладов на конференциях, в том числе одна статья в издании, рекомендуемом ВАК и одна монография.

Во введении обоснована актуальность проблемы, кратко охарактеризованы полученные научные и практические результаты, используемые методы исследования и содержания диссертации по главам.

Первая глава «Анализ процесса ЭЭО и систем управления» содержит аналитический обзор и обоснование направления работы, общие понятия о процессе электроэрозионной обработки, обзор систем управления.

Вторая глава «Математическая модель процесса ЭЭО» посвящена решению задачи построения обобщенной модели процесса обработки, полученной комбинацией двух методов построения моделей, построению упрощенных функциональных зависимостей между входными и выходными переменными процесса обработки.

Третья глава «Проектирование системы управления процессом ЭЭО» описывает процесс разработки структурной схемы нейро-нечеткой системы управления процессом электроэрозионной обработки, алгоритмов построения обучающих выборок для нейро-нечетких контроллеров.

В приложениях приведены краткие сведения из теории нечетких множеств и нейро-нечетких систем принятия решений. Представлены справки об использовании в учебном процессе диссертационных разработок в КузГТУ, о принятии к практическому использованию результатов диссертационной работы ООО «Электродвигатель-Ремонт».

Автор выражает искреннюю благодарность и признательностью научному руководителю, д.т.н., профессору Полетаеву Вадиму Алексеевичу, Евтушенко Виктору Федоровичу, Мышляеву Леониду Павловичу, Кулакову Станиславу Матвеевичу, к.т.н., доценту Штефану Ивану Адольфовичу. Автор признателен коллективу кафедр информационных и автоматизированных производственных систем (КузГТУ).

4.5. Общие выводы и результаты.

1. Проанализирован процесс ЭЭО, определены связи технологических показателей процесса обработки от управляющих воздействий. Основные технологические показатели (производительность обработки, ее точность и качество) зависят от одних и тех же режимных управляющих воздействий (рабочего тока ГИ, длительности рабочих импульсов).

2. Построена модель процесса обработки методом комбинации модели внутреннего механизма и функциональной модель, построенной методами идентификации. Это позволило учесть большинство факторов, влияющих на процесс обработки. Анализ результатов моделирования выявил необходимость применения адаптивной системы управления процессом для поддержания его в стабильном состоянии.

3. Разработан алгоритм функционирования адаптивной системы управления, на основе нейро-нечетких систем принятия решений, позволяющий настраивать алгоритм регулирования процесса обработки.

4. 4. Разработана обобщенная структура системы управления процессом ЭЭО на основе предложенного алгоритма управления, выделены показатели, характеризующих состояние процесса обработки, и определены воздействия, подаваемые на исполнительные устройства станка.

5. 5. Разработан алгоритм управления линейным двигателем сервопривода станка на основе нейро-нечеткон системы принятия решеппй ANFIS, разработана методика обучения сети ANFIS, что позволило обеспечить повышение показателей качества регулирования переходного процесса изменения координаты сервопривода.

6. Разработан алгоритм управления процессом ЭЭО на основе ANFIS, позволяющий повысить эффективность обработки по сравнению с традиционными алгоритмами на 40.