Введение
ГЛАВА 1 Современное состояние вопроса диагностики 13
1.1 Проблема и методы разработки систем мониторинга состояния РИ 13
1.2 Современное состояние методов мониторинга в зарубежной литературы 15
1.3 Современное состояние методов мониторинга в России 24
1.4 Обоснованный выбор метода мониторинга состояния РИ 29
1.5 Проблемы прогнозирования состояния РИ 31
1.6 Проблемы математического описания ПР 34
1.7 Требования к методу прогноза состояния РИ 35
1.8 Основные выводы, принятые положения и гипотезы 36
ГЛАВА 2 Контроль состояния инстрмента и извлечение ^информации из диагностических сигналов 38
2.1 Физические и информационные основы оперативного мониторинга износа РИ 38
2.1.1 Представление процесса резания как объекта диагностики в виде «черный ящик» 38
2.1.2 Анализ состояний объекта диагностики (инструмента) 40
2.1.3 Выделение входных координат объекта диагностики 43
2.1.4 Выделение выходных координат объекта диагностики 45
2.1.4.1 Анализ электрических явлений в зоне резания 45
2.1.4.2 Виброакустические колебания в процессе резания 54
2.1.5 Выводы 55
2.2 Разработка концептуальной модели системы оперативного мониторинга и прогноза работоспособности РИ 56
2)6 Методы измерения и извлечения информации из диагностических сигналов 59
2.3.1 Измерение постоянной составляющей ТЭДС 59
2.3.2 Выбор метода оценки среднего 64
2.3.2.1 Разработка адаптивного фильтра 67
2.3.3 Измерение электрической проводимости контакта «инструмент -деталь» 70
2.3.4 Измерение сигнала виброакустической эмиссии 76
2.3.5 Методы извлечения информации из сигналов ВАЭ 77
2.3.5.1 Преобразования Фурье и спектр мощности 77
2.3.5.2 Периодограммный метод вычисления спектральной плотности мощности 81
2.3.5.3 Вейвлет-преобразование и вейвлет-спектры 86
2.3.6 Оборудование, приборы и устройства исследований 100
2.3.7 Обоснование и выбор материалов для исследований 102
2.3.8 Программно-математическое обеспечение для сбора и анализа экспериментальных данных 104
2.4 Выводы по главе 108
ГЛАВА 3 Распознавание состояния режущего инструмента и прогноз параметров процесса резания 109
3.1 Распознавание состояния РИ на основе сигнала виброакустической эмиссии ПО
3.1.1 Распознавание состояния РИ на основе нейросетевого классификатора 111
3.1.2 Исследования чувствительности метода мониторинга на основе сигнала ВАЭ к нестационарности режимов резания 114
3.2 Распознавание состояния РИ на основе ЭП КИД с обучением по параметрам ВАЭ 118
3.3 Прогноз параметров процесса резания 122
3.3.1 Разработка базы данных системы диагностики 123
3.3.2 Разработка базы знаний 126
3.3.2.1 Особенности обеспечения связанности и определения семантической меры информационных едениц в БД процесса резания 127
3.3.2.2 Выбор способа представления знаний 128
3.3.3 Разработка алгоритма работы предикатора 130
3.3.4 Экспериментальная проверка адекватности прогнозируемой оценки работоспособности РИ 134
3.4 Выводы 137
ГЛАВА 4 Автоматическое получение моделей на основе экспериментальных данных 138
4.1.1 Алгоритмы параметрической идентификации моделей 139
4.1.2 Структурная идентификация 144
4.1.3 Оптимизация структуры модели 148
4.1.3.1 Самоорганизация моделей 153
4.1.3.2 Оценка значимости коэффициентов модели 156
4.1.4 Проверка адекватности модели 157
4.1.5 Извлечение моделей из экспериментальных данных 158
4.2 Выводы 160
Основные выводы и результаты 161
Список литературы
