ДОСЛІДЖЕННЯ СПЕКТРОГРАМ ЯК ЗАСОБУ НАЛАШТУВАННЯ ТЕХНОЛОГІЧНОЇ СИСТЕМИ
03.09.2021 22:40
[3. Технічні науки]
Автор: Ємець В.В., PhD, аспірант, кафедра інноваційних технологій і управління, Донбаська державна машинобудівна академія, м. Краматорськ
Для того, щоб оцінити якість системи, а також її можливості в базовому стані виконувати покладені на неї функції пропонується дослідити технологічну систему при різних режимах n={200, 630, 1250, 1600, 2000} об/хв., S={0.195, 0.23, 0.28, 0.43, 0.52} мм/об, t={0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5}, мм.
Для зняття показників було використано датчик, закріплений на різець за допомогою якого можливо провести відтворення та зняття характеристики процесу роботи системи, у двох режимах: режим холостих ходів та робочий режим обробки зразків. Для зразків провели фіксацію хвилеграми (рис. 1).
При роботі технологічної системи (верстата), виникають термоЕРС обумовлених взаємозв'язком між тепловими і електричними процесами в металах і напівпровідниках, таких як є ефекти Зеєбека [1], Пельтьє і Томсона. Величина термо-ЕРС становить одиниці мілівольт на 100°С різниці температур спаїв [2]. Якщо елементи мають ідеальний зв'язок, а дані змінюються дуже мало можна помітити, що параметри термоелектрорушійної сили виникають при контакті вузлів верстата, деталей, підшипників, завдяки різності матеріалів контактуючих деталей, а також обумовлено взаємозв’язком між тепловими процесами, які виникають в парах тертя: зубчасті передачі, підшипники кочення та ковзання, а також в передавальних механізмах й залежить від мастильних рідин та швидкості обертання [3].
Термоакустичним методом проведено фіксацією термоЕРС у вигляді спектрів стану (рис.2, б), які відображують та включають в себе вихідні налаштування системи верстата (n, S, t), а також мають зв’язок з вихідними параметрами (рис.2, в), тобто шорсткістю Ra та точністю T виконання поверхонь тіл обертання.
Для дослідження заміряних спектрів було проведено моделювання та навчання нейронної мережі (НМ) [4, 5]. Для параметрів n, S, t отримали значимість їх впливу на спектр n=0,7323846 S=1 t=0,1847413 (рис.2, а). Тестування НМ показало точність побудованої НМ, так як для перевірки було застосовано по 2 зразки для 25 етапів вимірювань спектрів стану системи.
Після чого навчену НМ було досліджено на предмет взаємозв’язку вихідних параметрів, режимів різання, та отримання якісних характеристик Ra та T по кожному з 25 зразків. На рис. 3 надано прогнозування щодо параметрів Ra та T для кожного з 25 зразків при навчанні НМ при n, S, t.
Висновок З огляду на проведене нейромережеве дослідження спектральних станів системи отримали навчену НМ, яка дозволяє перевірити на відносну залежність отримання якісних характеристик Ra та T відносно спектральної характеристики стану технолоічної системи.
Література:
1. Термоэлектричество, эффект Пельтье, эффект Зеебека Кухлинг Х. Справочник по физике. — М. : Мир. — 1982. — С.374-375.
2. Контактная разность потенциалов — http://bse.sci-lib.com/article064081.html
3. Блатт Ф. Дж. Теория подвижности электронов в твёрдых телах / Пер. с англ. — М.: Физматлит, 1963. — 224 с.
4. Kruglov I.A. Neural networks modeling of multivariable vector functions in ill-posed approximation problems / I.A. Kruglov, O.A. Mishulina // Journal of Computer and System Sciences International, 2013. – Vol. 52. No. 4. – Pp. 503-518.
5. Kovalevskyy S. V. Acoustic Monitoring with Neural Network Diagnostics / S. V. Kovalevskyy, O. S. Kovalevska // American Journal of Neural Networks and Applications. – 2015. – Vol. 1, No. 2. – P. 39-42. – doi: 10.11648/j.ajnna.20150102.12