Ученые из России, Испании, Польши, Турции и ЮАР провели обзорное исследование современных систем искусственного интеллекта, применяемых для мониторинга состояния инструмента в различных операциях механической обработки. Это поможет вовремя предотвратить преждевременный износ режущего инструмента и обеспечит выполнение требуемых размеров изделия. Результаты работы команды, куда вошли ученые Южно-Уральского государственного университета, были опубликованы в статье в высокорейтинговом научном журнале Journal of Intelligent Manufacturing (Q1).
Старший преподаватель кафедры технологии автоматизированного машиностроения Политехнического института ЮУрГУ Данил Пименов совместно с учеными из 4 стран провели всестороннее исследование современного состояния систем искусственного интеллекта для мониторинга состояния инструмента при механической обработке. Целью научной команды стал анализ методов использования традиционных сенсорных систем и искусственного интеллекта для мониторинга режущего инструмента, выявление преимуществ и недостатков использования этих методов в современном производстве. К сенсорным системам или датчикам, используемым для контроля износа инструмента, относятся динамометры, акселерометры, датчики акустической эмиссии, датчики тока и мощности, датчики изображения, другие датчики. Эти системы позволяют решить задачу автоматизации и моделирования технологических параметров основных видов механической обработки, таких как точение, фрезерование, сверление, шлифование и других методов.
Ученые обсудили специфику применения методов искусственного интеллекта, таких как нейронные сети, нечеткая логика, деревья решений и регрессии, генетический алгоритм, и другие методы и рассмотрели существующие способы применения этих методов для различных датчиков, применяемых в современных процессах механической обработки.
«Износ режущих инструментов, определение силы резания, изменение шероховатости поверхности и другие процессы, происходящие во время механической обработки, представляют большой интерес для исследователей и для современного производства. Увеличение величины износа инструмента и связанные с ним процессы приводят к значительному изменению точности размеров изделий. Кроме того, чрезмерное увеличение износа оборудования приводит к катастрофическим последствиям, более серьезным, чем поломка инструмента. Важно понимать, как максимально эффективно использовать новые датчики и искусственный интеллект для современных систем мониторинга состояния инструмента. Все это может быть эффективно использовано для создания современного производства в концепции Индустрии 4.0», ‒ прокомментировал Данил Пименов.
Главным аспектом в условиях Четвертой промышленной революции является цифровое производство. Это целая система, включающая в себя всевозможные датчики, позволяющие получать и анализировать информацию о производственных процессах. Станки, датчики и анализирующее оборудование должны быть интегрированы в единое целое, чтобы собирать, хранить и анализировать данные.
«Использование искусственного интеллекта способствует автоматизации производства и разработке автономных машин принятия решений. Мониторинг состояния инструмента является важной задачей для снижения затрат и обеспечения качества любого процесса механической обработки. Решения на основе машинного обучения подходят для прогнозирования износа инструмента благодаря их способности работать со сложными процессами и большими массивами несогласованных данных», ‒ отметил Данил Пименов.
В ближайшем будущем появятся новые методы машинного обучения для мониторинга состояния инструмента благодаря разработке дешевых, надежных и прочных датчиков и систем сбора данных. Систематическое внедрение таких методов в обрабатывающей промышленности улучшит качество производимых изделий и значительно повысит срок службы дорогого высокотехнологичного оборудования.
Южно-Уральский государственный университет – это университет цифровых трансформаций, где ведутся инновационные исследования по большинству приоритетных направлений развития науки и техники. В соответствии со стратегией научно-технологического развития РФ университет сфокусирован на развитии крупных научных междисциплинарных проектов в области цифровой индустрии, материаловедения и экологии. В 2021 году ЮУрГУ победил в конкурсе по программе «Приоритет 2030». Вуз выполняет функции регионального проектного офиса Уральского межрегионального научно-образовательного центра мирового уровня (УМНОЦ).