Разработка автоматизированного стенда для регулировки деталей

Данная структура аппаратной части автоматизированного балансировочного стенда теперь отвечает всем требованиям, предъявляемым к автоматизированному оборудованию для дальнейшего серийного производства. Этот стенд использует только современную элементную базу, которая позволяет повысить: точность и производительность проведения операции балансировки; надежность стенда в целом за счет сокращения элементов и значительном повышения их надежности. Минимальное количество аппаратных средств, применяемых в данном стенде, позволяет снизить его стоимость, и себестоимость проведения операции балансировки. Важным является осуществление сбора информации под управлением микроконтроллера, а ее обработка в ЭВМ в программе написанной на языке программирования высокого уровня (САПР Mathcad). Такое разделение функций сбора и обработки информации позволяет с одной стороны минимизировать аппаратную часть стенда, а с другой позволяет оператору быстро менять алгоритм вычислений. Так к примеру, оператор может быстро поменять способ фильтрации случайной составляющей сигнала (по методу наименьших квадратов, по методу скользящего среднего и т.д. или использовать их комбинацию).

 

2. Рассмотрение с последующей разработкой и описанием алгоритма

функционирования автоматизированного балансировочного стенда

 

В данном разделе были рассмотрены такие вопросы как: классические алгоритмы балансировки, определены достоинства и недостатки для их применения в дальнейшем серийном производстве. Немного ниже был предложен оригинальный алгоритм функционирования автоматизированного балансировочного стенда выведенный на основе требований автоматизированного серийного данных проведенных исследований.

 

2.1. Обзор алгоритмов проведения балансировки

 

Для проведения данного  этапа исследований были выбраны классические методы балансировки: метод Б.В. Шитикова (метод трех пусков), метод исключений, метод амплитуд и фаз.

При проведении балансировки методом Б.В. Шитикова (методом трех пусков) измерения амплитуды вибраций производят три раза: без пробного груза и с пробным грузом, установленным поочередно в точках, на роторе сдвинутых относительно друг друга на 180⁰. Место установки корректировочного груза находится путем графического анализа параллелограммов образованных векторами амплитуд вибраций с пробным грузом (в двух точках) и без него. Масса корректировочного груза определяется также как и в методе исключений. Метод Б.В. Шитикова позволяет сократить количество пусков до трех, что значительно повышает производительность выполнения операции балансировки, но все же не отвечает требованиям автоматизированного производства.

Балансировка по методу исключений проводится в следующей последовательности: поочередно в четырех точках располагающихся через 90⁰ на поверхности ротора, в плоскости коррекции, закрепляют пробный груз, раскручивают ротор и проводят измерения амплитуды вибраций. Далее, анализируя значения проведенных измерений, выбирается сектор между двумя точками при установке, в которые была наименьшая амплитуда вибраций. Потом внутри сектора выбирается несколько точек на дуге окружности, в них поочередно закрепляется пробный груз, ротор раскручивается, и опять производятся измерения амплитуды вибраций. После измерений опять производиться анализ показаний полученных при измерениях амплитуды вибраций и опять выбирается уже более узкий сектор. После измерений, проведенных несколько раз, сектор сужается до конкретного места установки корректирующего груза. Для того, чтобы найти величину корректирующей массы, постепенно меняется масса пробного груза, каждый раз разгоняя ротор и измеряя амплитуду колебаний. Делается это до тех пор, пока амплитуда станет минимальной. Если конструкция ротора позволяет, то вместо установки металлического противовеса в точке смещенной на 180⁰ относительно точки установки корректирующего груза, удаляют (высверливают) материал ротора. Основным недостатком метода исключений является необходимость при его использовании несколько раз устанавливать пробный груз в разные точки и разгонять ротор, это очень трудоемкая работа и требует большого количества времени на проведение операции.

Наиболее пригодным для целей  автоматизации является метод амплитуд и фаз. При балансировке по этому методу происходит измерение проекции вектора дисбаланса вращающегося в плоскости коррекции. При вращении вектора его проекция изменяется по гармоническому закону. Максимальное значение амплитуды вибраций будет в тот момент, когда вектор будет параллелен оси датчика. Отсюда следует, что фазовый сдвиг места максимальной амплитуды на диаграмме будет пропорционален углу расположения неуравновешенности относительно оптической метки на роторе (началом и концом оборота является оптическая метка на роторе). Проекция максимальной амплитуды вибраций пропорциональна массе неуравновешенности. Следовательно, проведя обучающий эксперимент для ротора прототипа и найдя коэффициент пропорциональности между максимальной проекцией амплитуды вибрации и массой корректировочного груза можно за один пуск ротора находить массу корректировочного груза и место установки.

 

2.2. Рассмотрение предлагаемого алгоритма обработки данных,

его достоинства и недостатки

Самыми основными требованиями к операции балансировки являются малое время и точность ее проведения. Из этого можно сделать вывод, что алгоритм функционирования стенда должен быть нацелен на скорость проведения операции, и обеспечивать ее высокую точность. А для уменьшения времени затрачиваемого на балансировку желательно измерения проводить за один пуск ротора.

Представленный в данной работе алгоритм обработки данных (рисунки 2.1, 2.2) лишен недостатка связанного с многократным пуском ротора за время выполнения операции. Все совершенные измерения производятся за один пуск ротора.

Данный алгоритм состоит из двух ветвей: обработки измерений полученных на роторе, на нем уже был проведены исследования; получение коэффициентов тарировочной прямой, характеризующей связь амплитуды вибраций с дисбалансом в роторе-прототипе, и последующая запись этой информации в файл (обучающий эксперимент).

Рассмотрим весь алгоритм по отдельным блокам. В блоке 2 пользователю необходимо ввести номер ранее сохраненного ротора-прототипа или «0» если ротор, предназначенный для балансировки, не имеет прототипа. В блоке 3 происходит переход в одну из ветвей алгоритма, в зависимости от введенного числа в блоке 2. В блоке 4 происходит получение двухмерного массива, сформированного по результатам измерений, от микроконтроллера по интерфейсу RS-232. Блок 5 – подпрограмма усреднения выполняет сглаживание экспериментальных данных по методу наименьших квадратов (метод сглаживания может быть изменен при реализации алгоритма в САПР Mathcad). В блоках 6 – 10 происходит нахождение максимальных элементов в строках двухмерного массива и их номеров. Блок 11 – 14 нахождение среднего значения среди максимальных элементов найденных в строках. Блоки 15 – 17 расчет угла установки и массы корректировочного груза. В блоке 19 пользователю предлагается ввести приращение при установке пробных грузов и номер ротора-прототипа для последующего сохранения коэффициентов. Блоки 20 и 21 аналогичны блокам 4 и 5. В блоках 27 -28 происходит подсчет коэффициентов тарировочной кривой и в блоке 29 идет сохранение данных в файл.

Достоинством предложенного  алгоритма является то, что балансировка по методу, заложенному в этот алгоритм, не требует многократного пуска ротора. Также важно, что данный алгоритм легко реализуется с использованием вычислительной техники. Достоинства данного алгоритма позволяют значительно снизить время и трудоемкость проведения операции балансировки. Автоматизированные расчеты корректирующей массы и угла ее установки позволяют минимизировать субъективное влияние оператора на процесс балансировки, при этом повышается качество проведения балансировки.

Недостатком данного  алгоритма является необходимость проведения обучающего эксперимента для получения коэффициентов связи между амплитудой вибраций и дисбалансом. Указанный недостаток является незначительным при использовании алгоритма в стенде для балансировки серийных деталей.

Рисунок 2.1. Ветвь алгоритма по обработке данных о неуравновешенности ротора

Рисунок 2.2. Ветвь алгоритма, предназначенная для проведения обучающего эксперимента

 

3. Рассмотрение и дальнейшая разработка информационно-измерительного канала автоматизированного

балансировочного  стенда

 

В этом разделе были рассмотрены: алгоритм функционирования информационно-измерительного канала и произведен выбор, а также выполнено моделирование и расчет фильтрующего элемента входящего в состав канала измерения амплитуды вибраций.

 

3.1. Алгоритм функционирования информационно-измерительного канала

 

Как указано в разделе 3 алгоритм функционирования автоматизированного балансировочного стенда можно разделить на две части: алгоритм функционирования информационно-измерительного канала и алгоритм обработки экспериментальных данных. На рисунке 3.1 представлена блок-схема алгоритма функционирования информационно-измерительного канала.

Рисунок 3.1. Алгоритм работы информационно-измерительного канала

Данный алгоритм состоит из двух ветвей: измерение вибраций при проведении балансировки роторов, для которых имеется ротор-прототип и измерение вибраций в режиме нахождения коэффициентов тарировочной кривой ротора-прототипа.

Ветвь алгоритма для  проведения измерений в режиме балансировки начинается с получения от ЭВМ данных о принадлежании ротора к группе роторов для которой уже имеются коэффициенты тарировочной кривой (блоки 2, 3), иначе стенд переходит в режим проведения обучающего эксперимента. Далее микроконтроллер согласно алгоритму будет находиться в режиме ожидания нажатия кнопки «ПУСК», после получения этого сигнала запускается подпрограмма управления двигателем постоянного тока (ПУДПТ). По программе двигатель раскручивается до скорости в 1200 об/мин, после чего переходит в режим поддержания постоянной частоты вращения ротора (импульсный метод). После достижения заданной частоты вращения и перехода в режим стабилизации происходят измерения амплитуды вибраций как указано в алгоритме (блоки 7-11). После того как ротор сделает заданное количество оборотов на постоянной скорости и в памяти микроконтроллера будут накоплены данные о неуравновешенности ротора, происходит остановка двигателя и передача информации в ЭВМ через интерфейс RS-232.

 

3.2. Расчет и моделирование схем частотных фильтров

 

Когда наступает этап проведении балансировки возникает проблема фильтрации сигнала от составляющих не связанных с вибрацией ротора вследствие его неуравновешенности. Информационно-значимой в данном случае является лишь составляющая сигнала с датчика с частотой равной частоте вращения ротора. Для выделения полезного сигнала служат фильтрующие элементы. Все фильтры делятся на два больших класса - пассивные и активные, причем основным отличием активного фильтра является наличие усилительного элемента – обычно это операционный усилитель. Если в фильтре содержится один реактивный элемент (емкость или индуктивность), то такой фильтр называется фильтром первого порядка, если два – то второго и т.д. Помимо того, что сигнал с датчика надо отфильтровать, его еще надо и усилить, следовательно, в разделе будут рассчитываться и моделироваться активные фильтры. Критериями выбора могут служить форма АЧХ (ширина полосы пропускания) и коэффициент усиления на частоте равной частоте вращения ротора (20 Гц).

Чтобы выбрать фильтрующий элемент рассмотрим четыре фильтра: пропорционально-интегрирующий фильтр, фильтр на основе Т - образного моста, RC фильтр второго порядка и биквадратный фильтр. При моделировании фильтров на их входы подавались сигналы с одинаковыми параметрами (рисунок 3.2).

Рисунок 3.2. Параметры входного сигнала

 

Пропорционально-интегрирующий фильтр

На рисунке 3.3 представлена схема пропорционально-интегрирующего фильтра и его АЧХ. Из схемы видно, что пропорционально-интегрирующий фильтр является активным фильтром третьего порядка.

 

Рисунок 3.3. Электрическая схема и АЧХ пропорционально-интегрирующего фильтра

Из графика видно, что АЧХ преимуществом данного фильтра является большой коэффициент усиления, но при этом фильтр имеет широкую полосу пропускания, что не отвечает требованиям, предъявляемым к фильтру информационно-измерительного канала автоматизированного балансировочного стенда.

 

Избирательный фильтр на основе Т - образного  моста

На рисунке 3.4 представлена схема пропорционально-интегрирующего фильтра и его АЧХ. Из схемы видно, что фильтр на основе Т – образного моста является активным фильтром третьего порядка.

 

Рисунок 3.4. Электрическая схема и АЧХ фильтра на основе Т – образного моста

 

Достоинством данного  фильтра является высокий коэффициент  усиления, но как и предыдущего фильтра форма АЧХ, а именно крутизна склонов АЧХ в полосе пропускания недостаточна.

Активный RC фильтр второго порядка

На рисунке 3.5 представлены схема и АЧХ активного RC фильтра второго порядка.

Рисунок 3.5. Электрическая схема и АЧХ активного RC фильтра второго порядка

АЧХ данного фильтра  имеет достаточную крутизну склонов  АЧХ в полосе пропускания и  большую разницу между коэффициентом  усиления частот в полосе пропускания  и граничащих с ней частот. Это  обеспечивает достаточную избирательность фильтра, но коэффициент усиления фильтра является недостаточным.

 

Биквадратный  фильтр

Биквадратный (бикватный) фильтр – это очень стабильный активный фильтр. Биквадратные фильтры легко соединять последовательно для получения многокаскадных фильтров. Одним из свойств биквадратного фильтра является неизменность его полосы пропускания при изменении (средней) частоты, так что в настраиваемых биквадратных фильтрах добротность увеличивается с ростом частоты. Схема биквадратного полосового фильтра (рисунок 3.6) состоит из суммирующего интегратора, возбуждающего инвертирующий ОУ, который в свою очередь работает на второй интегратор. Если R₁ = R₃, то коэффициент усиления в полосе пропускания равен R_КR₁. Среднюю частоту можно настраивать с помощью сопротивления R₃. Сопротивление R_K задает добротность схемы.