Elements of information support of cutting tools dynamics analysis

Abstract

The condition of the cutting part of the tool largely determines the quality of machining. Modern machine tools operate with limited operator participation, which necessitates the creation of automated systems for diagnosing tool conditions. An important part of this process is the development of mathematical and informational support, the creation of software classification systems – recognition of instrument states and their failures. The article presents an approach to the construction of decision trees and feature spaces that reflect the dynamics of the states of cutting tools (on the example of cutters).

Стан ріжучої частини інструменту в значній мірі визначає якість обробки різанням. Його характеризує комплекс параметрів і, в першу чергу, геометричні параметри ріжучої частини. В процесі обробки відбувається її знос. Це призводить до значних змін параметрів внаслідок появи зон зносу на передній і задній поверхнях, зсувів різальних кромок і змін їх форми. Відсутність контролю за різальними інструментами призводить до поступових чи раптових їх відмов; руйнуванню інструментів та можливості виникнення аварій верстату. Сучасні металорізальні верстати працюють за обмеженою участю оператора, що обумовлює необхідність створення автоматизованих систем моніторингу названих змін геометричних параметрів та діагностування станів інструментів. Важливою частиною цього процесу є розробка нових методів контролю інструментів, що забезпечують формування наборів інформативних параметрів, які відображають ї х стан; математичного та інформаційного забезпечення, створення програмних комплексів класифікації – розпізнавання станів інструментів та їх відмов. У статті викладено підхід до побудови дерев рішень і просторів ознак, що відображають динаміку станів ріжучих інструментів (на прикладі різців). Показані елементи нового підходу до відображення динаміки станів різального інструменту в просторах геометричних ознак зон зносу, відмов і руйнувань ріжучої частини. Наведені приклади побудови діагностичних дерев рішень (класифікації), що відображають послідовність "дихотомічного" розпізнавання кожного з станів інструменту. Отримані результати з'являться основою для побудови автоматичних класифікаторів станів ріжучої частини різців та інших інструментів.