LibRar.Org.Ua — Бібліотека українських авторефератів

Загрузка...

Головна Технологія металів. Машинобуд. → Підвищення якості діагностування інструментів на основі багаторівневого розпізнавання станів їх різальної частини

нейронних мереж забезпечило суттєве підвищення імовірності правильного розпізнавання.


Ключові слова: різальна частина, дефекти, діагностування, зображення зони зносу.


Bovnegra L.V. Increasing of quality of cutting tools diagnosing on base of multilevel cutting part states recognition. - Manuscript.

The dissertation of a scientific degree of the candidate of technical science in specialty 05.03.01 - Processes of machining, machine tools and tools. The Sevastopol National Technical University. Sevastopol, 2008.

The dissertation is devoted to increasing quality of cutting tools for precise treatment diagnosing. It is achieved by means of increasing the diagnosing depth and probability of correct state recognition of cutting part.

The new concept and new methods of multilevel recognition of cutting part state are obtained. They allow to obtain macrodefects, defects and microdefects of worn tools which helps sufficiently to increase the diagnostic depth. The recognition is carried out on the base of processing results of the direct methods.

New signs of different level defects are obtained. They are achieved among structural elements of cutting part on the base of common analysis of worn zone images. The usage of thtst signs in the frame of statistic classification and neuron nets provided sufficient increasing of correct recognition probability.


Key words: cutting part, defects, diagnostic, wear zone images.

Бовнегра Л.В. Повышение качества диагностирования состояний инструментов на основе многоуровневого распознавания состояний их режущей части. – Рукопись.

Диссертация на соискание научной степени кандидата технических наук по специальности 05.03.01 - Процессы механической обработки, станки и инструменты. Севастопольский национальный технический университет. Севастополь, 2008.


Диссертационная работа посвящена актуальной научной проблеме современного отечественного и зарубежного станкостроения – повышению качества автоматизированного диагностирования состояний режущих инструментов (РИ). Цельюдиссертационной работыявилось повышение качества диагностирования состояний инструментов на основе разработки методов многоуровневого распознавания дефектов их режущей части (РЧ).

Для достижения поставленной цели решались следующие задачи: выполнение анализа причин недостаточно высокого качества диагностирования лезвийных инструментов известными методами – на примере резцов для чистового и тонкого точения; исследование возможности применения систем формирования первичных образов РЧ резцов, использующих оптические и контактные датчики для решения задач многоуровневого диагностирования; разработка концепции многоуровневого диагностирования состояний резцов, разработка методов распознавания их макродефектов, дефектов и микродефектов на основе многоуровневой обработки образов РЧ, формируемых методами прямого контроля; разработка структуры системы многоуровневого распознавания состояний инструментов, исследование на ее основе приемлемости известных методов для решения задачи повышения качества диагностирования.

Научная новизна полученных результатовзаключается в следующем. Впервые разработана концепция процесса многоуровневого распознавания состояний режущей части инструментов, обеспечивающего вариацию глубины диагностирования дефектов режущей части – от макродефектов до микродефектов. Получил дальнейшее развитие процесс выделения элементов структуры режущей части изношенного резца на основе совместной обработки изображений передней и задней поверхностей, что обеспечивает возможность локализации поиска дефектов в наиболее ответственных зонах режущей части – на формообразующем участке режущей кромки и примыкающих зонах контактных поверхностей. Получил дальнейшее развитие подход к формированию высокоинформативных признаков дефектов режущей части РИ различного уровня, обеспечивающий повышение вероятности правильного распознавания состояний резцов. Получило дальнейшее развитие использование модифицированного метода статистической классификации, метода нейронных сетей, нечеткого описания классов для многоуровневого диагностирования состояний инструментов, что обеспечивает повышение вероятности правильного распознавания состояний резцов.

Разработана новая концепция многоуровневого диагностирования состояний режущих инструментов, получена соответствующая классификация - структура вариантов соответствующих процессов.

Разработаны новые методы многоуровневого диагностирования, использующие в качестве исходной информации проекции (изображения) изношенных контактных поверхностей инструмента, а также проекции в комплексе с обобщенными контурами режущих кромок. Методы обеспечивают комплексное распознавание отказов инструментов с учетом выделения классов макродефектов, дефектов и микродефектов. При этом достигается значительное повышение глубины диагностирования (по сравнению с известными аналогами).

Разработаны методики получения первичных образов режущей части для выполнения многоуровневого диагностирования состояний РИ. Сформированы соответствующие наборы экспериментальных данных (цифровых изображений контактных поверхностей изношенных резцов). Сопоставления этих данных с результатами контроля резцов контактным методом позволило установить идентичность результатов.

Исследован и модифицирован метод выделения элементов структуры режущей части изношенного резца - на основе совместной обработки изображений передней и задней поверхностей. Это обеспечивает возможность быстрой локализации дефектов в наиболее ответственных зонах режущей части – на формообразующем участке режущей кромки и примыкающих зонах контактных поверхностей.

Получен набор высокоинформативных признаков дефектов режущей части РИ различного уровня, обеспечивающих повышение вероятности правильного распознавания состояний резцов.

Получены данные по многоуровневому диагностированию состояний РИ с использованием модифицированного метода статистической классификации. Установлено высокое качество распознавания состояний РИ (вероятность правильного распознавания составляет 0,93...0,98). Это позволяет рекомендовать метод в качестве основного для многоуровневого распознавания состояний режущей части РИ.

Предложена нечеткая модель структуры режущей части инструмента, которая является более достоверной, чем ранее использовавшиеся. Именно такие модели являются наиболее приемлемыми для варианта прямого периодического контроля состояний РИ, когда рост дефектов фиксируется в дискретные моменты времени. Обработка комплекса реализаций построения решающих правил с использованием специального алгоритма показала, что повышение вероятности правильного распознавания при использовании нечеткого описания классов состояний РИ составляет 0,025...0,031.

Ключевые слова: режущая часть, дефекты, диагностирование, изображения зон изнашивания.