Рассматривается концепция е-Mind Machine, системы, осу-ществляющей мониторинг состояния многооперационных станков. Проводится анализ существующих зарубежных и отечественных систем мониторинга, а также необходимых аспектов мониторинга, определяющих особенность е-Mind Machine. Представлена структура организации модуля е-Mind Machine. Обоснована необходимость преобразования данных диагностики в систему знаний при работе перспективных систем мониторинга состояния многооперационных станков. Определяются преимущества использования методов прогно-зирования. Введены новые понятия, такие как нечеткая граница общей работоспособности/безотказности и нечеткая граница параметрической безотказности работы. Показано, что исполь-зование интеллектуального управления открывает новые воз-можности для автоматизации мониторинга. Применение модуля e-Mind Machine как бортовой интеллектуальной системы позволяет достичь максимальной эффективности обработки деталей и безотказности функционирования в сочетании с возможностями самообслуживания станка.
автоматизированная система мониторинга, диагностика, обслуживание, е-Mind Machine, нечеткая граница общей работоспособности/безотказности, нечеткая граница параметрической безотказности работы, ширина пограничной полосы.
Повышенные требования к качеству металлорежущих станков в современных условиях компьютеризированного производства обусловлены рядом объективных причин. К ним относятся большая стоимость станков, соответствующих повышенным требованиям к точности и сложности обработки деталей, высокая производительность с возможностью использования прогрессивных инструментов и высокоскоростных режимов резания, высокая надежность. Внимание мировой научной общественности к проблемам повышения надежности станков, их безотказной работы связано с объективно уменьшающейся долей трудоспособного населения, занятого в машиностроении, повышением уровня автоматизации и нехваткой квалифицированных операторов. Любая потеря работоспособности таких станков приводит к большим экономическим потерям и сбоям во всей технологической цепочке. Так, по данным [1] для поддержания текущей работоспособности, поднастройки технологической системы и устранения причин возможных отказов приходится вмешиваться в работу станка по управляющей программе в период от 7 до 22 минут с момента начала операции обработки.
Существенный вклад в решение проблем повышения качества станков с ЧПУ внесен в ходе выполнения ряда мировых проектов [2]. С конца 90-х годов прошлого века экономически развитые государства, такие как США, Япония, Канада, Германия, Швейцария принимают участие в реализации проекта SIMON (Sensor Fused IntelligentMonitoringSystemforMachining), который является одной из составных частей программы создания технологий XXI века. Широкий спектр важных решаемых задач нацелен на создание универсальных интерфейсов, систем и алгоритмов обслуживания и управления процессами, станками и системами ЧПУ. Создание целостных систем «станок + поддерживающие его сервисы» соответствует современным требованиям и возможностям. Предполагается, что использование знаний пользователей-производственников и интеллектуальные алгоритмы будут играть ключевую роль в совершенствовании станочных систем и в итоге позволят прийти к обработке с высокой точностью, высокой производительностью и минимальными потерями от неисправностей.
1. Григорьев, С. Н. Повышение производительности фрезерования с помощью диагностирования состояния инструмента с учетом достоверности отображения состояния объекта по критерию его отказа / С. Н. Григорьев, В. Д. Гурин, Н. Ю. Черкасова // Вестник Моск. гос. техн. ун-та «Станкин». — 2011. — 3(15). — С. 44–48.
2. Sensor Fused Intelligent Monitoring System for Machining (SIMON) project from Intelligent Manufacturing Sys-tems (IMS). 2.4.32.2-Final-Report-SIMON. http://www.ims.org/2012/11/simon-sensor-fused-intelligent- monitoring-system-for-machining/ (дата обращения: 03.12.2014).
3. Maintenance: Changing Role in Life Cycle Management / J. Lee, F. Kimura, van Houten F.J.A.M., E. Westkamper, M. Shpitalni, D. Ceglarek , S. Takata // CIRP annals. 2004, vol. 53, no2. P. 643–655].
4. Соколов, Б. В. Анализ возможных путей внедрения концепции CL2M при разработке программных систем / Б. В. Соколов, М. Ю. Охтилев, А. И. Птушкин // Системы проектирования, технологической подготовки производства и управления этапами жизненного цикла промышленного продукта (CAD/CAM/PDM–2010) : сб. трудов 10-й междунар. конф. — Москва, 2010 г. — С. 314–317.
5. Center for Intelligent Maintenance Systems. www.imscenter.net/ (дата обращения: 24.09.2015 г.)
6. Lee, J. Watchdog Agent—an infotronics-based prognostics approach for product performance degradation assessment and prediction/ J. Lee, J Ni, D Djurdjanovic, //Advanced Engineering Informatics 17 (3), 109-125
7. Ni, J. Watchdog–information technology for proactive product maintenance and its implications to ecological product re-use. / J. Ni, J. Lee, D. Djurdjanovic. //Proceedings of Colloquium on E-Ecological Manufacturing. р. 101-110.
8. Enterprise Asset Management. Системы управления основными фондами предприятия. www.tadviser.ru/index.php/Продукт:TRIM-PMS_%28 Planned_Maintenance_System%29. (дата обращения: 24.09.2015 г.)
9. Самодуров, Г. В. Принципы построения интеллектуальной электронной документации станка / Г. В. Самодуров, А. К. Тугенгольд, Н. П. Юденков, Е. А. Лукьянов // СТИН. — 2012. — № 7. — С. 15.
10. Тугенгольд, А. К. К вопросу формирования системы знаний при интеллектуальном электронном докумен-тировании мехатронных объектов / А. К. Тугенгольд, А. С. Тишин, А. Ф. Лысенко // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. — 2012. — № 3. — С. 30–36.
11. Тугенгольд, А. К. Smart-Passport открытой мехатронной технологической системы / А. К. Тугенгольд // Интеллектуальная электронная документация. — 2013. — С. 83.
12. Тугенгольд, А. К. Оценка ситуации и принятие решений интеллектуальной системой управления техноло-гическим объектом / А. К. Тугенгольд // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. — 2010. — Т. 10. — № 6. — С. 860–867.
13. Поспелов, Д. А. Ситуационное управление: теория и практика / Д. А. Поспелов. —Москва : Наука, 1986. — 228 с.
14. Тугенгольд, А. К. Принципы концептуального подхода к созданию подсистемы "ИНСТРУМЕНТ" в смарт-паспорте многооперационного станка / А. К. Тугенгольд, А. И. Изюмов // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. — 2014. — Т. 14. — № 2. — С. 74–83.
15. Тугенгольд, А. К. Оценка нечеткой границы стойкости инструмента многооперационного станка / А. К. Тугенгольд, К. Г. Шучев, А. И. Изюмов, Д. Ю. Терехов // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. — 2015. — № 2(81). — С. 33–41.
16. Тугенгольд, А. К. Интеллектуальные функции и управление автономными технологическими мехатрон-ными объектами / А. К. Тугенгольд, Е. А. Лукьянов. — Ростов-на-Дону : Издательский центр ДГТУ, 2013. — 203 с.
17. Кравченко, В. М. Техническое диагностирование механического оборудования / В. М. Кравченко, В. А. Сидоров, В. Я. Седуш. — Донецк : Юго-Восток Лтд, 2009. — 459 с.
18. Димитров, В. П. Методика оценки согласованности моделей нечетких экспертных знаний / В. П. Димитров, Л. В. Борисова, И. Н. Нурутдинова // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. — 2010. — № 2 (45). — С. 205–216.
