Preview

Известия Юго-Западного государственного университета

Расширенный поиск

Совместное моделирование нечеткой двусвязной системы управления продольным точением в MSC.Adams и Matlab

https://doi.org/10.21869/2223-1560-2022-26-1-116-128

Полный текст:

Аннотация

Цель исследования. В статье рассматривается возможность разработки и моделирования нечеткой двусвязной системы управления процессом токарной обработки деталей на основе совместного применения программы для создания виртуальных моделей MSC.Adams и пакета математического анализа Matlab. Актуальность темы исследования связана с тенденцией применения в отечественном и зарубежном станкостроении функций искусственного интеллекта для компенсации температурных деформаций, силовых и вибрационных возмущений, мониторинга состояния инструментов, адаптивного управления с учетом фактического состояния процесса резания в режиме реального времени. При проектировании новых систем управления процессом токарной обработки изделий важной задачей является создание математических и виртуальных моделей и синтеза интеллектуальных алгоритмов управления, обеспечивающих решение задач в условиях воздействия неопределенных возмущений.
Методы. Для разработки математической модели и ее анализа применены основы теории нечетких множеств в задачах управления, теории металлообработки, методы математического моделирования систем управления. Синтез нечеткого регулятора и виртуальная модель выполнены с помощью современных прикладных программных пакетов Matlab и MSC.Adams.
Результаты. В статье представлен алгоритм нечеткого управления резанием и его реализация в среде Simulink с передачей данных в MSC.Adams, а также виртуальный прототип токарного станка в MSC.Adams. Приведены и проанализированы графики виброперемещений режущей кромки инструмента, изменения температуры и силы резания.
Заключение. Результаты тестирования модели показывают, что использование совместного моделирования нечеткой двусвязной системы управления токарной обработкой возможно для решения задачи повышения эффективности обработки на действующем оборудовании в условиях воздействия неопределенных возмущений.

Об авторах

А. В. Белоусов
Белгородский государственный технологический университет им. В. Г. Шухова
Россия

Белоусов Александр В., кандидат технических наук

ул. Костюкова, д. 46, г. Белгород 308012



А. В. Рыбина
Белгородский государственный технологический университет им. В. Г. Шухова
Россия

Рыбина Анна В., аспирант

ул. Костюкова, д. 46, г. Белгород 308012



Список литературы

1. Кабалдин Ю.Г. Искусственный интеллект и киберфизические механообрабатывающие системы в цифровом производстве. НГТУ им. Р.Е. Алексеева, 2018. 271 с.

2. A Review of Indirect Tool Condition Monitoring Systems and Decision-Making Methods in Turning: Critical Analysis and Trends / M. Kuntoglu, A. Aslan, U. Ali Usca, E. Salur // Sensors, 2021, 21, 108. https://dx.doi.org/10.3390/s21010108.

3. Бобырь М.В. Интеллектуальная система управления оборудованием с ЧПУ // Автоматизация. Современные технологии. 2018. № 7. С. 301-306.

4. Мостовой В.Д., Бирюков В.П. Компенсация взаимосвязи контуров управления поперечной и продольной подачи на основе редуцированной модели токарной обработки // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2018. № 1 (25). C. 151-166.

5. Learning dynamics and vibrations by MSC. Adams software. URL: https://aintelligentmanufacturing.com/wp-content/uploads/2020/10/LearningDynamics-and-Vibrations-by-ADAMS.pdf (дата обращения: 11.01.2022).

6. Zakovorotny V., Lapshin V., Gvindjiliya V. Tool wear due to deformation displacements during metal turning // AIP Conference Proceedings. 2019. Vol. 2188, N 1. P. 030002.

7. Modeling of tool wear: irreversible energy transformations / V.L. Zakovorotny, V.P. Lapshin, T.S. Babenko // Russian Engineering Research. 2018.Vol. 38, N 9. P. 707–708.

8. Influence of the temperature in the tool-workpiece contact zone on the deformational dynamics in turning / V.P. Lapshin, I.A. Turkin, V.V. Khristoforova, T.S. Babenko // Russian Engineering Research. 2020. Vol. 40, iss. 3. P. 259– 265. https://doi.org/10.3103/S1068798X20030156.

9. Linear Regression Thermal Displacement Lathe Spindle Model / Lin C-J, Su X-Y, Hu C-H, Jian B-L, Wu L-W, Yau H-T. // Energies, 2020, 13, 949. https://doi.org/10.3390/en13040949.

10. Моделирование системы управления режимами токарной обработки с учетом изменения температуры в зоне резания / В.Г. Рубанов, И.А. Рыбин, С.А. Сильченко, А.В. Рыбина // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2020. №3/4(10). С. 50-63.

11. MSC Software Corporation. URL: http://www.mscsoftware.ru/.

12. ControlEngineering. URL: https://controlengrussia.com/ (дата обращения: 20.01.2022).

13. Рыбина А.В. Моделирование и анализ динамических характеристик обраба- тывающего центра. URL: https://www.mscsoftware.com/sites/default/files/ru_forum_pdfs/vuz2017_19_BGTU_Rybina.pdf.

14. Лапшин В.П., Христофорова В.В., Носачев С.В. Взаимосвязь температуры и силы резания с износом и вибрациями инструмента при токарной обработке металлов // Обработка металлов. 2020. № 3. С. 44–58. https://doi.org/10.17212/1994-6309-2020-22.3-44-58.

15. Туркин И.А., Русановский Р.В., Калинин А.И. Влияние тепературы на динамику процесса ортогонального резания при обработке металлов на станках токарной группы// Молодой исследователь Дона. 2020. № 2(23). С. 55-61.

16. Заковоротный В.Л., Винокурова И. А. Влияние производства тепла на динамику процесса резания // Вестник ДГТУ. 2017. № 3 (90). С. 14– 26.

17. Slavica Prvulovic, Predrag Mosorinski, Dragica Radosav, Jasna Tolmac, Milica Josimovic, Vladimir Sinik Determination of the temperature in the cutting zone while processing machine plastic using fuzzy-logic controller (FLC), Ain Shams Engineering Journal, Volume 13, Issue 3. 2022. 101624. ISSN 2090- 4479. https://doi.org/10.1016/j.asej.2021.10.019.

18. Grinek A.V., Boychuk I.P., Dantsevich I.M. Using fuzzy models in machining control system and assessment of sustainability IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng.: Processing Equipment, Mechanical Engineering Processes and Metals Treatment, Tomsk: Institute of Physics Publishing, 2018.

19. Силин С.С. Метод подобия при резании металлов / С.С. Силин. М. : Машиностроение, 1979. 152 с.

20. Пятых А.С. Повышение производительности и качества обработки отверстий на основе оценки динамики процесса резания // Вестник ИрГТУ. 2018. № 9. С. 67–81.


Рецензия

Для цитирования:


Белоусов А.В., Рыбина А.В. Совместное моделирование нечеткой двусвязной системы управления продольным точением в MSC.Adams и Matlab. Известия Юго-Западного государственного университета. 2022;26(1):116-128. https://doi.org/10.21869/2223-1560-2022-26-1-116-128

For citation:


Belousov A.V., Rybina A.V. Joint Modeling of a Fuzzy Two-Connected Longitudinal Turning Control System in MSC. Adams and Matlab. Proceedings of the Southwest State University. 2022;26(1):116-128. (In Russ.) https://doi.org/10.21869/2223-1560-2022-26-1-116-128

Просмотров: 25


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2223-1560 (Print)
ISSN 2686-6757 (Online)