Одним из способов повышения долговечности деталей машин является электромеханическая обработка (ЭМО). Она заключается в нагреве металла детали действием двух источников тепловыделения – электрического тока и трения, мгновенно в местах контакта инструмента и детали с одновременным действием значительных давлений, причём кратковременное термомеханическое воздействие измеряется сотыми долями секунды при высокой скорости охлаждения вовнутрь детали.

В результате ЭМО увеличивается твердость металла связанная с измельчением структуры, полученной в условиях всестороннего сжатия, образующегося при быстром охлаждении мелкодисперсного мартенсита, который наследует дислокационную структуру сильно деформированного аустенита, повышение шероховатости поверхности на 2-3 класса и появление остаточных напряжений сжатия, что повышает основные эксплуатационные свойства деталей машин, а это указывает на перспективность ЭМО как технологии [1].

При исследовании ЭМО возникают следующие проблемы:

трудоёмкость получения требуемого результата, связанная со значительными затратами времени на его получение, например изготовление и получение микрошлифов;

• отсутствие теоретических зависимостей полученной структуры поверхности деталей для определённых марок стали от параметров ЭМО.

• отсутствие специализированной аппаратуры и программного обеспечения для автоматизированного проведения эксперимента.

Из выше приведённых проблем вытекает цель дальнейшего исследования – разработать комплекс средств автоматизации эксперимента для исследования ЭМО.

Для реализации этой цели необходимо:

• провести поиск и анализ средств автоматизации электросилового оборудования (тиристорные регуляторы, датчики тока и напряжения, датчики неразрушающего контроля поверхности и др.);

• провести поиск и анализ устройств автоматизации и сбора данных, а также программного обеспечения к нему.

Эффективность создания и эксплуатации автоматизированных производственных систем обеспечивается интеграцией таких автоматизированных систем как АСНИ, САПР ,САПР ТП,АСУ,АСУ ТП. Опыт создания информационно-измерительных систем и информационно-управляющих систем на основе широкого использования ЭВМ показал, что проблемы создания систем автоматизации в науке, технике и производстве решаются на основе разработки общих методов и средств автоматизации в виде информационно-вычислительных систем с магистрально-модульной структурой. Этим обеспечивается создание систем автоматизации измерения, управления, сбора и анализа данных в реальном масштабе времени с требуемыми характеристиками [2].

В настоящее время  уровень развития и решения задач автоматизации в научных исследованиях по сравнению с автоматизацией технологических процессов предъявляет повышенные требования к системам автоматизации и стимулирует их развитие.

При этом требуется обеспечивать такие параметры как:

• высокое быстродействие сбора данных;

• высокая точность средств измерения;

• большая плотность монтажа (микроминиатюризация) в целях увеличения числа каналов измерений;

• высокая производительность средств сбора и анализа данных и т. д.

В научных исследованиях обычно выделяют десять основных этапов, подлежащих автоматизации (рис. 1) [3].

Таким образом, осуществляется замкнутый цикл регенеративного развития и получения новых знаний, в котором в настоящее время автоматизация играет решающую роль.

Автоматизация экспериментов является основой как фундаментальных, так и прикладных исследований. Большое разнообразие дорогостоящих экспериментов приводит к необходимости разрабатывать системы автоматизации, решающие определенные классы задач. Тем не менее основой эксперимента является процесс получения в реальном масштабе измерительной информации (рис. 1б). При этом различают пассивные и активные эксперименты. В первом случае измерение ведется без воздействия на объект, во втором случае дополнительно воздействуют на объект по требуемым алгоритмам. Обобщенная модель автоматизации современного эксперимента (рис. 2) включает все взаимосвязанные этапы эксперимента, хотя в конкретных случаях многие из них могут быть слабо выражены или отсутствовать совсем.

         Для обеспечения такой структуры системы автоматизации эксперимента необходим стандарт на общую шину, её интерфейс и конструкцию блоков.

а)

б)

Рисунок 1 – Этапы научных исследований (а) и структурная схема модульной системы автоматизации (б):

М — функциональный модуль (прибор для измерения или управления); 

КС-контроллер секции для сопряжения с машиной.

Рисунок 2 – Модель системы автоматизации эксперимента:

F_i — средняя интенсивность поступления информации на i-м уровне;

I_i— объем измерительной информации на i-м уровне сбора, бит;

С_i — объем управляющей информации на i-м уровне, бит.

          Первым таким стандартом стала система КАМАК[3]. Первой ступенью в системе КАМАК является крейт (каркас), в который вставляют электронные блоки (рис. 3а) На задней панели крейта имеется шина обмена. Вся измерит. аппаратура АС размещается в блоках. В функциональный блок информация поступает в виде команд и данных с шины обмена и в виде сигналов от датчиков через переднюю панель. В крейте могут разместиться 23 функциональных блока и специальный блок, наз. контроллером, обеспечивающий связь с каналом обмена ЭВМ. Крейты можно объединять в ветвь, содержащую до 7 крейтов (рис. 3б). Контроллеры крейтов подключают к каналу ветви, который через специальный интерфейс, называемый драйвером ветви, соединяется с каналом обмена ЭВМ. Ветвь позволяет разнести крейты и ЭВМ на десятки метров. Для АС, распределённых на большие расстояния, существует последовательный канал КАМАК, позволяющий связывать до 62 крейтов. Последовательный канал связан с каналом обмена ЭВМ через специальный интерфейс, наз. последовательным драйвером.

а)                                                                                          б)

Рисунок 3 – Схема ветви КАМАК

             Эффективность использования систем КАМАК обусловлена их гибкостью, возможностью быстрой перестройки и наращивания системы в процессе изменения программы исследований, причём возможна такая организация работы крейта (и ветви), при которой система обслуживает сразу несколько экспериментов.

              Недостатком системы КАМАК является малая скорость передачи данных и сложность сведения в систему несколько процессоров. Разработка и выпуск дешёвых микропроцессоров позволяют создавать многопроцессорные системы.

           Наиболее перспективными представляются новые системы FASTBUS и EUROBUS. Система EUROBUS гораздо более гибкая, чем система КАМАК. Расширение возможностей позволяет строить на её основе исследовательские АС разного уровня сложности, использовать её для автоматизации небольших установок. Особенность системы FASTBUS, разработанной в США,- на порядок большее быстродействие, чем в системе КАМАК [4].

         В настоящее время на рынке средств автоматизации появляются современные программно-аппаратные комплексы на базе аналогово-цифровых преобразователей (АЦП), которые наиболее применимы для автоматизации экспериментов при исследовании процессов ЭМО.

             Эти комплексы обладают следующими преимуществами:

• малые габариты и энергопотребление;
• высокое быстродействие и пропускная способность;
• согласование с ПЭВМ;
• использование универсальных интерфейсов передачи данных;
• интуитивно-понятный интерфейс.

            Наиболее распространены программно-аппаратные комплексы на базе АЦП следующих фирм: National Instruments transforms, ООО “Л Кард”, ЗАО “Руднев-Шиляев”, Компания СИГНАЛ ХОЛИТ Дэйта Системс Научно-производственная компания АУРИС и ЗАО “Электронные технологии и метрологические системы”.

             Наиболее интересные решения для автоматизации эксперимента представляет последняя фирма – ЗАО “Электронные технологии и метрологические системы”[5], которая одновременно с аппаратной частью представляет и собственно реализованную программную, выполненную на русском языке.

            Наиболее подходящим решением для автоматизации эксперимента при исследовании процесса ЭМО можно считать модуль ZET 210 с Модуль функционирует в режиме непрерывного ввода/вывода аналоговых и цифровых сигналов в память персонального компьютера с возможностью цифровой обработки сигналов. Оцифровывание выбранных каналов происходит последовательной коммутацией ключей с использованием одного АЦП. Базовое программное обеспечение ZETLab, поставляемое с модулем ZET 210, позволяет приступить к процессу измерения и управления сразу после подключения модуля к персональному компьютеру. В него уже входят все необходимые программы для проведения испытаний и измерений, длительного мониторинга по нескольким выбранным измерительным каналам, контроль измеряемых величин, вывод текущих измеряемых параметров на монитор ПК.

             Автоматизированный эксперимент при исследовании процесса ЭМО можно осуществить по следующей схеме (рисунок 4):

Рисунок 4 – Установка для проведения автоматизированных исследований процесса ЭМО

      Установка для проведения автоматизированных исследований процесса ЭМО состоит из трехфазного штепсельного разъема XS1, блока предохранителей, магнитного пускателя включающего в себя выключатель SA1, катушку KM, тепловые реле PT1 и PT2 с путевыми выключателями KТ1 и KТ2. Напряжение сети, необходимое для электромеханической обработки получается путём преобразования при помощи трехфазного понижающего трансформатора, соединенного по схеме «звезда». Для регулировки силы тока в цепи «инструмент – деталь» установлены три тиристорных регулятора ТР1, ТР2 и ТР3, управление которыми осуществляется при помощи модуля ZET 210 USB. Далее ток подается на деталь при помощи трёх инструментальных державок И1, И2 и И3, которые могут снабжаться как одинаковыми рабочими инструментами, так и разными, причём каждый инструмент имеет устройство нагружения (УН1…УН3), дающее возможность изменять усилие прижима инструмента к детали и управляемое с помощью контроллеров КУН1…КУН3. Каждый инструмент выполняет свою заданную технологическую операцию в едином цикле, образуя замкнутую электрическую цепь. Глубина обработки и плотность тока контакта каждого рабочего инструмента И1, И2 и И3 для требуемого качества поверхности детали задаётся с помощью ПЭВМ, сигнал с которой поступает по каналу BLUETOOTHна модуль ZET 210 USB, где преобразуется и поступает к исполнительным устройствам ТР1…ТР3, КУН1…КУН3, УН1…УН3. Обратная связь системы осуществляется с помощью цифровых преобразователей тока, ЦПТ1…ЦПТ3 сигнал с которых поступает на модуль ZET 210 USBи далее на ПЭВМ, где обрабатывается и формируется ответный корректирующий сигнал, который корректирует ошибки данной системы.

Таким образом, применение данного способа автоматизированных исследований процесса ЭМО позволяет расширить область её применения (упрочнение, восстановление), получение стабильных заданных характеристик поверхностного слоя за счет регулирования плотности тока и усилия прижатия на каждом рабочем инструменте в зависимости от вида выполняемой операции и требуемых свойств поверхностного слоя, а так же позволит снизить трудоёмкость проведения экспериментов.

ЛИТЕРАТУРА:

1.  Багмутов В.П., Паршев С.Н., Дудкина Н.Г., Захаров И.Н. Электромеханическая обработка: технологические и физические основы, свойства, реализация. – Новосибирск: Наука, 2003. – 318 с.
2. Соколов М. П., Автоматические измерительные устройства в экспериментальной физике, 2 изд., – М., 1978;
3. Виноградов В. И., Дискретные информационные системы в научных исследованиях, – М., 1976;
4. Кузьмичев Д. А., Радкевич И. А., Смирнов А. Д., Автоматизация экспериментальных исследований, – М., 1983;
5. Программное обеспечение Zetlab. Руководство оператора часть 1. ЗТМС.00068-01 34.- М.: Зеленоград, ЗАО «ЗЭТ» – 227 с., ил.

Форма собственности – Публичное акционерное общество.

Уставный фонд  – 17,6 млн. руб.

Предприятие является юридическим лицом, имеет самостоятельный баланс, свой расчетный, валютный и иные счета, действует на принципах полного хозяйственного расчета, владеет имуществом на праве полного хозяйственного ведения, может от своего имени заключать договора, приобретать имущественные и личные неимущественные права, исполнять обязанности, быть истцом и ответчиком в судах. Имеется лицензия на ведение космической деятельности.

В состав компании также входят тестировочный полигон и производственные помещения.

Старший менеджер вырабатывает определенную стратегию для получения прибыли и оптимизации издержек, а также следит за качеством работы сотрудников. Ведущий специалист организует работу всего коллектива, несет полную ответственность за состояние отдела и его деятельность. Главному конструктору подчиняются: ведущие специалисты и остальные специалисты [1, 2].

Главный бухгалтер ведет полную отчетность фирмы, а также формирует графики, формирует сроки выполнения работ.

Механики осуществляют ремонт оборудования.

Было принято решение о внедрении САПР для разработки печатных плат Altium Designer и Altium Vault в отделе перспективных разработок. Данная система упростит работу отдела для всех сотрудников в целом. Программа позволит инженерам-электроникам сократить время на работу, исчезнет отнимающая время необходимость дублировать информацию в различные программы, а также все отчеты будут храниться в одной системе.

На данном графике (Рисунок 1) детально показан план внедрения системы для предприятия. Показано не только название задачи, но и ее трудозатраты, длительность, а так же время, когда задача приступает к осуществлению и когда заканчивает. Для большей наглядности последовательности исполнения задач, можно посмотреь на график проекта (Рисунок 2) [3, 4].

  Использование ресурсов

После создания календарного плана необходимо распределить ресурсы для каждой из задач. На рисунке показано распределение ресурсов для каждой задачи (Рисунок 3).

 Использование задач

На диаграмме использование задач наглядно видно какой ресурс использует каждая из задач, её трудозатраты, длительность, а так же начало  и окончание работы. Предназначена данная диаграмма для анализа участия ресурсов в проекте (Рисунок 4).

Построив план проекта в MS Project можно сделать вывод о том, что данная разработка пройдет весьма успешно. Достаточно детально представлены сроки и затраты предприятия. Какие задачи необходимо выполнить, какие ресурсы нужны для использования. А главное выполняется основная цель планирования проекта – это детальное представление модели реализации [5, 6].

Отчеты проекта

Устав проекта

• работой устройства в условиях сильных электромагнитных помех;
• ошибками в топологии печатной платы устройства.

Так же возникает необходимость в ограничении спектра обрабатываемого сигнала из-за конечной частоты дискретизации аналого-цифровых преобразователей, применяемых в разрабатываемом устройстве.

Для решения данных задач широко используются фильтры, построенные по схеме Саллена-Ки. В общем случае передаточная функция фильтра нижних частот имеет следующий вид:

      (1)

Знаменатель данной функции представлен полиномом n-го порядка. На практике возможно использование следующих полиномов:

• Чебышева;
• Баттерворта;
• Бесселя.

Выбор полинома определяет вид фильтра, а именно равномерность его амплитудно-частотной характеристики (АЧХ) в полосе пропускания и скорость убывания в переходной зоне. Сравнение частотных характеристик фильтров приведено на рисунке 1.

Фильтр, построенный по схеме Саллена-Ки (показан на рисунке 2)

имеет в своей основе следующую передаточную характеристику:

     (2)

Выражение в знаменателе может быть существенно упрощено, если принять R₁ = R₂ = R и С₁ = С₂ = С, тогда оно примет вид:

     (3)

Таким образом, задавая соответствующие коэффициенты R, C и α, мы получаем фильтр второго порядка необходимого вида. Используя данные из таблицы 1, возможно реализовать необходимый нам вид фильтра.

Таблица 1. Таблица для расчета фильтра

Порядок фильтра	Номер секции	Фильтр Баттерворта	Фильтр Чебышёва(неравномерность в зоне пропускания 0,5 дБ)	Фильтр Чебышёва(неравномерность в зоне пропускания 0,5 дБ)
		K	fН	KfНK
2	1	1.568	1.231	1.8420.9072.114
4	1 2	1.152 2.235	0.597 1.031	1.582 2.6600.471 0.9641.924 2.782
6	1 2 3	1.068 1.586 2.483	0.396 0.768 1.011	1.537 2.448 2.8460.316 0.730 0.9831.891 2.648 2.904

Значения R и C рассчитываются в соответствии с частотой среза (), на которую настроена каждая секция фильтра:

     (4)

Коэффициент К – коэффициент усиления секции и равен ().

У фильтров Баттерворта все секции настраиваются на одну , соответствующую частоте среза фильтра.

У фильтров Чебышёва секции настраиваются на разные частоты среза. Для определения этих частот в таблице 1 приводятся нормировочные коэффициенты.

      (5)

Таким образом, значения R и C секции фильтра Чебышёва могут быть рассчитаны с учетом нормирующих коэффициентов как

      (6)

Подход, в котором разработка нового устройства дополняется стадией моделирования его работы или отдельных его частей в специальных программных продуктах, оказывается наиболее эффективным, в виду того, что исследовать параметры, менять характеристики, проверять правильность расчетов много проще на компьютерной модели, чем на реальном устройстве.
Современные средства автоматического проектирования, такие как Multisim 11.0, позволяют создавать модели вышеописанных фильтров и проводить работу по исследованию их характеристик.
При построении модели в среде Multisim 11.0, можно использовать идеализированные компоненты (в их названии присутствует слово VIRTUAL) или воспользоваться моделями, у которых существует реальный прототип. Multisim 11.0 внутри себя содержит обширную базу компонентов различных фирм, которая постоянно пополняется.

Модель ФНЧ Баттерворта второго порядка по схеме Саллена-Ки, реализованная в среде Multisim 11.0 (предпочтение отдано виртуальным компонентам) выглядит следующим образом (рис. 3):

Согласно расчетам по формулам [4], [5] и [6] были установлены номиналы компонентов, задающие частоту среза 10 кГц.

Для проверки результатов расчетов необходимо построить АЧХ модели. Для этого к схеме необходимо подключить два прибора – генератор сигнала (обозначен XFG1) и боде-плоттер (обозначен XBP1). Схема принимает вид, показанный на рисунке 4.

Параметры генератора можно оставить без изменений. Настройки боде-плоттера выбираются такими, чтобы хорошо видеть интересующий нас участок АЧХ.

После установки приборов и запуска симуляции, в окне боде плоттера прорисуется АЧХ исследуемой модели (рис. 5).

Передвигая курсор в окне графика, можно исследовать АЧХ модели – уточнить коэффициент усиления в полосе пропускания, частоту среза, наклон АЧХ и т.д. Сейчас на рисунке выше курсор стоит в точке графика на уровне минус 3 dB относительно коэффициента усиления в полосе пропускания т.е. на частоте среза. Видно, что значение в этой точке практически совпадает с расчетной частотой среза 10 кГц.

Переключившись на вкладку Phase в окне боде-плоттера, можно увидеть фазо-частотную характеристику (ФЧХ) модели (рис . 6)

Представленная модель ФНЧ легко трансформируется в ФВЧ путем перестановки местами резисторов и конденсаторов. При этом их номиналы остаются прежними. Резисторы, задающие коэффициент усиления (R3, R4 на рисунке 7) так же остаются без изменений.

АЧХ для модели ФВЧ выглядит следующим образом (рис 8).

Видим, что частота среза осталась практически неизменной.

Для трансформации из ФНЧ в ФВЧ фильтров Чебышева необходимо будет пересчитать нормирующий коэффициент по формуле [7].

     (7)

Генерация схемотехнической модели производится после задания параметров фильтра. Меню мастера (рис. 10) содержит пояснительный рисунок и интуитивно понятно.

После задания параметров необходимо нажать кнопку Verify. Если значения указаны некорректно, мастер проинформирует вас соответствующим сообщением. Если верификация прошла успешно, можно нажать кнопку Build circuit и на рабочем поле сгенерируется схема рассчитанного фильтра.

Таким образом, проектирование фильтров средствами САПР занимает значительно меньшее количество времени и усилий, чем ручной расчет, позволяет наглядно отобразить частотные характеристики, так же средствами Multisim возможно исследование зависимостей параметров схем путем симулирования различных режимов работы.