АВТОМАТИЗОВАНА СИСТЕМА КОНТРОЛЮ ПРОЦЕСУ ОБРОБКИ ДЕТАЛЕЙ
DOI:
https://doi.org/10.31891/2307-5732-2025-349-48Ключові слова:
автоматизована система, контроль процесу обробки, різальний інструмент, віброкустичний сигнал, пружні деформаціїАнотація
У цій роботі розглядається розробка та впровадження автоматизованої системи контролю процесу обробки деталей, що використовує методи аналізу акустичної емісії та пружних деформацій. Її основною метою є виявлення зношування та прогнозування залишкового ресурсу інструменту, що дозволяє підвищити якість обробки, знизити рівень браку та оптимізувати виробничі процеси. Система інтегрується у виробничу інфраструктуру, що сприяє підвищенню ефективності роботи обладнання та зменшенню ризику аварійних ситуацій. Запропоновані алгоритми дають змогу оперативно реагувати на зміни параметрів обробки та запобігати виходу інструменту з ладу. Система забезпечує аналіз отриманих даних у реальному часі, що дозволяє коригувати режими обробки, зменшуючи навантаження на обладнання та покращуючи загальну продуктивність. Використання методів машинного навчання та аналізу великих даних підвищує точність прогнозування зношення та адаптацію технологічних параметрів до змінних умов. Визначення критичних порогових значень допомагає уникнути аварійних ситуацій та забезпечує стабільну роботу обладнання. Ключовою перевагою системи є її інтеграція із системами ЧПК, що дозволяє автоматично коригувати режими обробки без участі оператора. Вона також підтримує хмарні технології для централізованого зберігання та аналізу даних, що покращує точність і швидкість ухвалення рішень. Інформація про стан інструменту використовується для статистичного аналізу його ефективності та оптимізації параметрів обробки. Дослідження підтвердили, що система сприяє збільшенню ресурсу інструменту, зменшенню браку та зниженню енергоспоживання. Зменшення відходів та покращення якості кінцевої продукції підвищує економічну ефективність виробництва. Подальший розвиток може включати впровадження мультисенсорних технологій, цифрових двійників і нейромережевих алгоритмів для ще точнішого прогнозування та адаптації технологічних процесів.
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 МИКОЛА ПОЛУШКО, ВАДИМ ШЕВЧЕНКО (Автор)

Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.