Регистрация / Вход
Прислать материал

Диагностика технического состояния и прогнозирование работоспособности технологического оборудования

Сведения об участнике
ФИО
Русаков Денис Николаевич
Вуз
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московский государственный машиностроительный университет (МАМИ)»
Тезисы (информация о проекте)
Область наук
Машиностроение. Энергетика
Раздел области наук
Тяжелое и среднее машиностроение
Тема
Диагностика технического состояния и прогнозирование работоспособности технологического оборудования
Резюме
В рамках данной научно-исследовательской работы рассмотрены вопросы, связанные с решением задач диагностики технического состояния металлообрабатывающего оборудования, и прогнозирования его работоспособности. Приведены результаты исследования взаимосвязи неисправностей станков с критериями работоспособности через диагностические параметры. Рассмотрена возможность построения экспертной системы на основе нейросетевой технологии с описанием возможностей нейронных сетей, как инструмента практического решения прикладных задач в области диагностирования и прогнозирования работоспособности технологического оборудования.
Ключевые слова
Работоспособность, техническое состояние, диагностика, диагностический параметр, прогнозирование, экспертная система, нейронная сеть.
Цели и задачи
Целью данного исследования является определение проблем, существующих на сегодняшний день в области диагностики технического состояния и прогнозирования работоспособности технологического оборудования, а также разработка предложений по их решению.
В рамках данного исследования предполагается решить задачу выделения совокупности параметров, характеризующих работоспособное состояние металлорежущего оборудования, определяющей основу экспертной системы предсказательной диагностики станков
Введение

Современные металлообрабатывающие станки представляют собой сложные и дорогостоящие системы, эффективность использования которых  обоснована рациональными условиями эксплуатации, определяющимися совокупностью режимов резания и мероприятиями поддержания работоспособности. Выбор режимов резания в общем случае характеризует эффективность конкретного процесса металлообработки, тогда как параметры работоспособности оборудования характеризуют эффективность всего производства в целом. Поэтому исследования по разработке мероприятий по поддержанию работоспособности станков являются актуальными.

Методы и материалы

В представленной научно-исследовательской работе использованы методы анализа, синтеза и метод математического моделирования

Описание и обсуждение результатов

Разработанная с использованием предложенного подхода экспертная система может быть использована для прогнозирования работоспособности узлов и модулей конструкций станков. Это позволит сократить затраты на техническую подготовку производства за счет прогнозной оценки работоспособности металлорежущего оборудования на этапе планирования технологических операций и разработки регламентов предупредительного обслуживания оборудования.

Используемые источники
1.Авраамова, Т.М. Металлорежущие станки: учебник. В 2 т. / Т.М. Авраамова, В.В. Бушуев, Л.Я. Гиловой и др.; под ред. В.В. Бушуева. Т.1. – М.: Машиностроение, 2011. – 608 с. : ил.
2.Викторова, Е.В. Применение нечётких нейронных сетей для технической диагностики дорожных машин // Вестник ХНАДУ. – 2012. – № 56. – С. 98–102.
3.Лукина, С.В. Методика оптимизации производственной деятельности промышленного предприятия на основе комплекса прогностических моделей формирования и выбора проектных инновационных решений в области высокотехнологичных производств // Вестник МГТУ «Станкин». – 2015. – № 1(32). – С. 125–129.
4.Лукина С.В. Прогностическое моделирование проектных инновационных решений по конфигурации средств оснащения высокотехнологичных производств // Инновации. – 2015. – № 8(202). – С. 68–71.
Information about the project
Surname Name
Rusakov Denis
Project title
Diagnostics of technical condition and prognostics serviceability of technological equipment
Summary of the project
In the framework of this research work examines the issues related to the solution of problems of diagnostics of technical condition of metal-working equipment, and predict its performance. The results of the study of the relationship of the faults of the machines with the criteria of health using the diagnostic parameters. Possibility of building an expert system based on neural network technology with the description of neural networks as a tool for practical solutions to applied problems in the field of diagnosis and prediction of performance of technological equipment.
Keywords
Performance, technical condition, diagnosis, diagnostic parameter, prediction, expert system, neural network.