Новая система для «умного» управления фрезерными станками использует звук и вибрации для контроля процесса. Интеграция математических моделей и машинного обучения позволяет корректировать режимы обработки без остановки производства.
Инженер из Тихоокеанского государственного университета Михаил Гимадеев представил проект современной системы мониторинга процесса фрезерной обработки. Разработка, основанная на сочетании классических математических моделей и нейронных сетей, позволит в реальном времени отслеживать состояние инструмента и сам процесс обработки, говорится на сайте Десятилетия науки и технологий в России.
В современном машиностроении контроль качества часто осуществляется уже после изготовления детали — «постфактум». Несмотря на то что оборудование способно собирать данные о силах резания, вибрациях, температуре и других параметрах прямо во время работы, эффективно использовать эту информацию пока не удается.
Существующие методы мониторинга либо разрознены, либо требуют дорогостоящего и сложного оборудования. Это вынуждает предприятия работать с запасом: выбирать более «осторожные» режимы обработки, что снижает производительность и увеличивает себестоимость продукции. Особенно остро эта проблема стоит при обработке сложных деталей для авиации и энергетики, где требования к точности максимальны, а износ инструмента напрямую влияет на качество конечного изделия.
Проект команды Михаила Гимадеева предлагает перейти к «умному» управлению производством. Система будет анализировать процесс прямо во время обработки и помогать принимать решения в режиме реального времени. Ключевая особенность разработки — интеграция математических моделей, нейронных сетей (машинного обучения) и данных с оборудования, в первую очередь вибрационных и звуковых сигналов.
Источник: hi-tech.mail.ru