Методы определения параметров функциональных характеристик механизмов

Использование переналаживаемого оборудования — одно из актуальных направлений развития станкостроения на ближайшую перспективу. Переналадка механизмов с одного технологического процесса на другой связана с установкой новых обрабатываемых деталей и приспособлений, вследствие чего меняются инертные массы подвижных частей механизма, динамические нагрузки на его звенья и быстродействие. Зная фактические инерционные характеристики (массы, координаты центра масс, осевые и центробежные моменты инерции деталей), можно рассчитать рациональный закон движения механизма, обеспечивающий требуемое технологическим процессом быстродействие при допустимых динамических нагрузках. В процессе переналадки также можно оценить техническое состояние механизма, измеряя комплекс диагностических параметров — перемещений, скоростей, ускорений, сил и моментов, действующих на механизм со стороны двигателя. Предложен экспериментально-теоретический метод определения диагностических параметров и инерционных характеристик механизмов циклового действия. Для определения инерционных характеристик механизмов разработан стенд, позволяющий проводить оперативные измерения в цеховых условиях.
EDN: RRIAWD, https://elibrary/rriawd

Литература

[1] Машиностроение. В: Ломбард — Мезитол. Большая Советская энциклопедия. Т. 15. Москва, Советская энциклопедия, 1974, с. 536–538.

[2] Мнацаканян В.У. Основы технологии машиностроения. Москва, МИСиС, 2018. 221 с.

[3] Коровкин В.В., Кузнецова Г.В. Перспективы цифровой трансформации российского машиностроения. Ars Administrandi (Искусство управления), 2020, т. 12, № 2, с. 291–313, https://doi.org/10.17072/2218-9173-2020-2-291-313

[4] Abdallah Y.O., Shehab E., Al-Ashaab A. Understanding digital transformation in the manufacturing industry: a systematic literature review and future trends. Product Management & Development, 2021, vol. 19, no. 1, art. e20200021.

[5] Горшков Б.М., Самохина Н.С., Бобровский Н.М. и др. Обзор исследований в области реконфигурируемых производственных систем. Известия Самарского научного центра РАН, 2019, т. 21, № 5, с. 52–56.

[6] Капитанов А.В. Закономерности и перспективы развития многономенклатурного переналаживаемого производства. Проблемы машиностроения и автоматизации, 2017, № 1, с. 22–34.

[7] Казимиров Д.Ю., Исаченко А.С. Снижение времени перехода на новое изделие путем внедрения быстрой переналадки станков с ЧПУ. Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии, 2015, № 5, с. 71–80.

[8] Rauch E., Linder С., Dallasega P. Anthropocentric perspective of production before and within Industry 4.0. Comput. Ind. Eng., 2019, vol. 139, art. 105644, doi: https://doi.org/10.1016/j.cie.2019.01.018

[9] Dashchenko A.I. Reconfigurable manufacturing systems and transformable factories. Springer, 2006. 731 p.

[10] Алешин А., Пашков П. Зачем российским предприятиям быстро переналаживать станки и оборудование? Business Excellence, 2016, № 10. URL: https://ria-stk.ru/ds/adetail.php?ID=105682

[11] Козочкин М.П., Сабиров Ф.С. Задачи технической диагностики при создании и эксплуатации технологического оборудования. Вестник УГАТУ, 2012, т. 16, № 4, с. 98–104.

[12] Nikitin Y., Bozek P., Peterka J. Logical-linguistic model of diagnostics of electric drives with sensors support. Sensors, 2020, vol. 20, no. 16, art. 442, doi: https://doi.org/10.3390/s20164429

[13] Olmedo N.A., Barczyk M., Lipsett M. Experimental determination of the inertial properties of small robotic systems using a torsion platform. Mech. Syst. Signal Process., 2019, vol. 131, pp. 71–96, doi: https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2019.05.021

[14] Misra R., Pahuja G.L. An experimental study of rotor fault detection using motor current signature analysis based on neural networks. Int. J. Adv. Sci. Technol., 2015, vol. 79, pp. 25–36, doi: http://dx.doi.org/10.14257/ijast.2015.79.03

[15] Gajek A., Strzepek P., Dobaj K. Algorithms for diagnostics of the hydraulic pressure modulators of ABS/ESP systems in stand conditions. MATEC Web Conf., 2018, vol. 182, art. 01020, doi: https://doi.org/10.1051/matecconf/201818201020

[16] Kim J.H. Time frequency image and artificial neural network based classification of impact noise for machine fault diagnosis. Int. J. Precis. Eng. Manuf., 2018, vol. 19, no. 6, pp. 821–827, doi: https://doi.org/10.1007/s12541-018-0098-8

[17] Altankhuyag Y., Hardt W. Noise signal analysis for fault detection. Energy Res., 2017, vol. 1, no. 1, pp. 47–59, doi: http://dx.doi.org/10.31058/j.er.2017.11005

[18] Алешин А.К., Куплинова Г.С. Способ определения массы и координат центра масс тела в заданной плоскости. Патент РФ 2448336. Заявл. 22.03.2010, опубл. 20.04.2012.

[19] Алешин А.К., Кульбачная М.О., Ковалев В.Е. и др. Способ определения тензора инерции тела. Патент РФ 2575184. Заявл. 30.10.2014, опубл. 20.02.2016.

[20] Гернет М.М., Ратобыльский В.Ф. Определение моментов инерции. Москва, Машиностроение, 1977. 246 с.