ООО "НОДЕСТ"

  • Full Screen
  • Wide Screen
  • Narrow Screen
  • Increase font size
  • Default font size
  • Decrease font size

Р.М.Вдовин, С.Г.Радченко, О.Н.Овдиенко “Исследование избирательного переноса в исполнительных механизмах средств автоматизации технологических процессов».

E-mail Печать PDF

Аннотация

Предложена методика и разработан план эксперимента по исследованию избирательно-го переноса в парах трения исполнительных механизмов средств автоматизации технологи-ческих процессов на базе разработанного специального автоматизированного измерительно-го комплекса с применением ПЭВМ. При анализе полученных результатов использованы ме-тоды регрессионного анализа с помощью пакета прикладных программ “ПРИАМ” (Планиро-вание, регрессия и анализ моделей.
Представлена новая серия типоразмеров электромеханических приводов для дистан-ционного управления различными типами запорной арматуры широко используемой в сред-ствах автоматизации технологических процессов.

Исследование избирательного переноса в исполнительных механизмах средств автоматизации технологических процессов.
Р.М.Вдовин, канд.техн.наук, С.Г.Радченко, канд.техн.наук, О.Н.Овдиенко


Развитие науки и техники в настоящее время неразрывно связано с разработкой и использованием технических решений, направленных на повышение точности и долговечно-сти приборов и устройств, увеличении их КПД и снижении эксплуатационных затрат.
Практика разработки и эксплуатации таких приборов, как следящие приводы совре-менных бортовых метеорадиолокаторов, электроприводы дистанционного управления за-порной арматуры систем автоматики показывает, что в условиях воздействия широкого спектра внешних факторов (температуры, давления окружающей среды, вибрации и т.д.), достаточно ограниченного перечня разрешенных к применению материалов, получение тре-буемого ресурса работы (60 тысяч часов и более) таких электромеханизмов из-за низкой из-носостойкости является очень сложной задачей.
Решение ее в настоящее время производится, в основном, путем дополнительного введения в изделия запасных комплектов, либо выполнения значительного числа регламент-но-профилактических мероприятий.
Одним из основных путей повышения износостойкости пар трения является обеспе-чение таких режимов работы (скоростей скольжения и нагрузок), которые при используемых материалах и смазке имели бы минимальные значения коэффициентов трения. В этом смыс-ле представляет значительный интерес явление избирательного переноса (ИП) или, так на-зываемый, эффект «безызносности» открытый еще в 50-е годы [1], реализация которого в узлах приборов позволяет снизить почти на порядок трение и износ.
Дать определенную оценку способности данной пары трения работать в режиме бе-зызносности весьма сложно. Чтобы подобрать оптимальную пару для работы в конкретных условиях приходиться составлять комбинации из различных сплавов и проводить многосто-ронние испытания на износ с различными смазками, что крайне нерационально.
Поэтому разработка методики прогнозирования способности пар трения, составлен-ных из различных смазочных и конструкционных материалов, работать в режиме безызнос-ности является актуальной проблемой, ключ к решению которой лежит в установлении свя-зей между изостойкостью и теми процессами в зоне трения, которые являются определяю-щими.
Цель настоящей работы состояла в том, чтобы разработать и создать специальный измерительный комплекс для исследования основных закономерностей в процессе трения, в особенности, в режиме безызносности, определить оптимум по износу в области реализации эффекта безызносности на основе разных показателей (коэффициент трения, износ, шерохо-ватость), испытания новых типов пластичных смазочных материалов, предрасположенных к реализации эффекта безызносности, получить математические модели пар трения материа-лов и реализовать их в исполнительных механизмах средств автоматизации технологических процессов.
Учитывая специальные требования, предъявляемые к установке трения, был разрабо-тан измерительный комплекс.
Для реализации поставленной цели был разработан план эксперимента. В качестве методики исследования использована ПРИАМ-технология ( Планирование, регрессия и ана-лиз моделей ) [3].
Был выбран многофакторный регулярный план 58//50. Количество опытов согласно дробному факторному эксперименту принято равным 50 при двух повторах каждого опыта.
Матрица плана, рабочая матрица и результаты экспериментов, выполненные в соот-ветствии с ПРИАМ-технологией, представлены в таблице 1.
В качестве материалов образцов (см. фактор Х1, таблица 1) и контртел (фактор Х2) использовались наиболее широко применяемые в следящих измерительных механизмах сис-тем автоматики следующие стали и бронзы :
- сталь 38Х2МЮА с азотированием наружной поверхности ,
- сталь 40Х18Н2М улучшенная до 30 – 34 НRCэ,
- сталь 40Х18Н2М закаленная до 50–55 HRCэ,
- сталь 25Х13Н2 улучшенная до 30 – 34 НRCэ,
- бронза БрОФ7–0,2.
Нормальная нагрузка на образец (фактор Х3) задавалась в пределах от 2 до 100Н и со-ставляла соответственно 2, 25, 50, 75 и 100 Н.
В качестве смазок (фактор Х4) использовались две широко распространенные смазки типа ЦИАТИМ-221 и ОКБ 122-7, а также три новые смазки , разработанные в Украинском НИИ НП «МАСМА», обеспечивающие возможность реализации ИП.
Скорость скольжения (фактор Х5) была от 0,1 до 0,5 м\сек и составляла соответственно 0,1; 0,2; 0,3; 0,4; 0,5 м/сек.Исследования проводились в термокамере при температурах (фактор Х6) -60 , -30 , 0 , +30, +60°С.
Время испытаний (фактор Х7) – от 2 до 10 часов и составлял 2, 4, 6, 8, 10 часов.
При проведении многофакторного экспериментального исследования в неоднородных условиях, чему часто способствует значительное число экспериментов в плане, возникла специальная задача исключения или существенного уменьшения влияния источников неод-нородностей на результаты, полученные в виде математической модели. Поэтому в план эксперимента был введен дополнительный блоковый фактор (фактор Х8).
В качестве выходных параметров (откликов) системы были выбраны следующие па-раметры:
Y1 – среднее значение коэффициента трения после окончания эксперимента;
Y2 – дисперсия значений коэффициентов трения после окончания эксперимента;
Y3 – среднее значение коэффициента трения в течении эксперимента;
Y4 – дисперсия значений коэффициентов трения в течении эксперимента;
Y5 – среднее значение линейного износа образца после окончания эксперимента;
Y6 – значение коэффициента относительной шероховатости образца и контртела по-сле окончания эксперимента.
Результаты экспериментов сведены в таблицу 1.
Из анализа полученных результатов видно, что минимальные средние значения коэф-фициентов трения после проведения эксперимента (Y1), характерные для ИП наблюдались в опытах 40, 6, 8, 46.
Используя методы регрессионного анализа с помощью пакета прикладных программ «ПРИАМ» были построены модели, связывающие среднее значение коэффициента трения, дисперсию значений коэффициентов трения со множеством входных параметров и воздей-ствующих факторов.
Перед построением моделей необходимо было убедиться, что факторное пространст-во связно и в нем можно построить единую регрессионную модель. Разбиение эксперимен-тальной выборки на однородные подвыборки (кластеры) выполнялось с помощью кластер-ного анализа (изоморфические преобразования) [4,5].
В результате были получены дендриты, которые описывают форму пространства мо-делей Y1 … Y6. Рассмотрим более подробно дендриты, которые описывают форму про-странства модели Y1 (Рис.2).

ntr_2_1

Рис.2 Дендриты первого отклика Y1.


Перечисление точек (экспериментов) с которых получаются первичные кластеры приведены в таблице 2.

Таблица 2. Состав первичных кластеров отклика Y1.

clipboard02

Таким образом факторное пространство для первого отклика Y1 распадается на три кластера . Кластер С имеет сложную форму, которая свидетельствует, что он есть фактиче-ски пересечением двух независимых кластеров С1 и С2.
Используя пакет «ПРИАМ» была получена математическая модель кластера А:
Y1 = 0.108555-0.21464z1x2
где:
z1 = 1.37099( (x1**2)+0.0668473*x1-0.337449 );
x2 = 0.382353( X2 -1.38462 ).
Анализ кластера А в предметной области показал, что характерными особенностями его является превышение твердости поверхностного слоя материала контртела (фактор Х2) над твердостью материала образца (фактор Х1), что на практике встречается очень редко, а также преимущественное влияние области повышенных температур (от 0 до + 60°С).
Рассмотрим кластер В (рис.2), т.е. область факторного пространства, куда попали наиболее значимые с точки зрения реализации ИП эксперименты. Используя пакет «ПРИАМ» была получена математическая модель кластера В:
Y1 = 0.115671-0.151518x1x5-0.0647088x1
где:
x1 = 0.384615( X1 -1.4 );
x5 = 4.34783( X5 -0.27 ).
Анализ кластера В в предметной области показал, что характерными особенностями его является превышение твердости поверхностного слоя материала образца (фактор Х1) над твердостью материала контртела (фактор Х2), что на практике встречается наиболее час-то, а также преимущественное влияние области повышенных температур (от 0 до + 60°С).
Графическая интерпретация модели представлена на рисунках 8 и 9.

ntr_2_2

Рис.8.Зависимость отклика Y1 от типа образца при различных скоростях скольжения.
ntr_2_3

Рис.9.Зависимость отклика Y1 от скорости скольжения при различных типах образцов.



В результате анализа приведенных рисунков видно, что снижение коэффициентов трения или уменьшение износа образцов будет происходить при выполнении их на малых скоростях относительного скольжения из материала 38Х2МЮА , а на больших скоростях их из материала 40Х18Н2М.
Математическая модель для кластера С1:
Y1 = 0.229049+0.297713u1x4-0.0849667z5x8-0.055874x8 -0.120743z4u7
где:
u1 = 2.66667( (x1**3)+0.0416667(x1**2)-0.895833*x1-0.0625 );
x4 = 0.487179( X4 -0.947368 );
z4 = 2.47841( (x4**2)-0.359829*x4-0.236686 );
z5 = 2.17771( (x5**2)-0.153566*x5-0.387236 );
u7 = 3.36061( (x7**3)-0.0715191(x7**2)-0.803598*x7+0.0402242 );
x8 = 0.5( X8 -2 ).
Характерной особенностью кластера С1 является то, что он описывает область пони-женных температур от –60°С до 0°С, в том числе для новых смазочных материалов.
Математическая модель для кластера С2:
Y1 = 0.275373+0.155354x2x5-0.0837229x2z3-0.0986607x1u5-0.0623715x6
где:
x1 = 0.428571( X1 -2.33333 );
x2 = 0.4375( X2 -1.71429 );
z3 = 1.98462( (x3**2)+0.0467916*x3-0.472561 );
x5 = 4.88372( X5 -0.295238 );
u5 = 3.44216( (x5**3)-0.0506156(x5**2)-0.797099*x5 -0.00337373 );
x6 = 0.0259259( X6 +38.5714 ).
Характерной особенностью кластера С2 является то, что он описывает область пони-женных температур от –60°С до 0°С и область температур от 0°С до +60°С для старых типов смазочных материалов при нормальных нагрузках превышающих 50Н.
Результаты статистического анализа полученных моделей отклика Y1 сведены в таб-лице 3.
Качество полученной модели оценивалось путем определения множественного коэффи-циента корреляции R и его значимости по F-критерию.
Множественный коэффициент корреляции R показывает величину статистической связи между результатами, рассчитанными по уравнению множественной регрессии и результата-ми, полученными в процессе проведения эксперимента Y1. Если коэффициент множественной корреляции R довольно близкий к единице и статистически значащий, то есть Fрасч > Fтабл , при принятом равным значимости a, то модель информативная и несет полезную информацию о про-цессе, который моделируется (Табл.3).
При проверке полученных моделей по критерию Бокса и Веца было установлено, что ин-формативность моделей удовлетворительная.
Анализ мультиколлинеарности введенных в математическую модель эффектов показал, что в кластере А они ортогональные, а в других коэффициенты слабо закоррелированы. Число обусловленности информационной матрицы Фишера (соnd) равняется 1 в кластере А і не-много большее 1 в кластерах В,С1,С2. Это подтверждает стойкость структуры и оценок коэф-фициентов полученных уравнений регрессии .
С помощью полученных математических моделей можно провести достаточно полный анализ влияния факторов, которые исследуются, на значение функции отклика (критерия каче-ства). При анализе моделей Y1 необходимо учитывать тот факт, что матрица плана экспери-мента отвечает критерию ортогональности для кластера А, а эффекты, которые вошли в мо-дель, являются ортогональными, а в других кластерах близкие к ортогональным. Поэтому знак и величина коэффициентов математической модели, записанной в кодированном виде (с использованием ортогональных контрастов как независимых переменных), указывают на на-правление и силу влияния соответствующего эффекта на критерии качества, которые модели-руются.
Используя полученные модели Y1, можно сугубо математическими методами найти наи-более выгодное объединение переменных факторов (в пределах проведенных исследований), что позволяет оптимизировать процесс или управлять ним.

Таблица 3. Результаты статистического анализа математических моделей Y1.

ntr_2_4

В результате такого анализа, а также проведенных исследований по выявлению условий возникновения эффекта беззносности в исполнительных механизмах, разработке новых типов смазочных консистентных материалов, которые работают в широком диапазоне температур (от -60 ... +200°С) окружающей среды и сохраняют свои трибологические характеристики в тече-нии продолжительного срока эксплуатации (до 80…100 тыс.часов ) была разработанная серия типоразмеров универсальных электромеханических приводов (УЕП) для дистанционного управления разными типами (паровыми , жидкостными ) запорной арматуры ( кранов, венти-лей, клапанов, заслонок и т.п.) следующих исполнений (УЭП-5, УЭП-20, УЭП-80 ), в том числе в герметичном и коррозионно-стойком.
В состав электропривода входит электродвигатель постоянного тока с напряжением пита-ния 24В, специальный механический редуктор и электронный узел управления.
Сигнал о выполнении команды механизмом поступает на пульт (монитор) оператора.
С целью поддержания высокостабильных технологических режимов в разных производ-ственных автоматизированных системах (процесс пастеризации , проращивание, темпера-турной стабилизации и т.п. ) разработан универсальный прямоходный электропривод типа УЭП-8000 со встроенной следящей системой по положению, и использованием прецизион-ной шарико-винтовой передачей.
Такие электроприводы совместно с регулирующими клапанами предназначены для из-менения расхода жидкостей, пара или газов, которые протекают по трубопроводам, что дает возможность точного поддержания или изменения по предварительно заданной программе уровня, температуры, давления в различных технологических процессах промышленного производства.
Результаты более чем трехлетней эксплуатации электромеханизмов показали их высокую эффективность в следующих применениях:
- управление различными типами запорной арматуры ( в т.ч. и импортной ) ;
- надежную работу в агрессивных средах и окружающих температурах до +80°С;
- управление в импульсном режиме подпиткой паро- и водогрейных котлов;
- обеспечение вместе с регулирующим клапаном и ПИД-регулятором поддержания температуры в пределах 0,2°С, что по точности не уступает лучшим мировым образцам.

Выводы.
1. Разработан и создан специальный измерительный комплекс для исследования основных закономерностей в процессе трения, в особенности, в режиме безызносности.
2. Определены оптимумы по износу в области реализации эффекта безызносности на основе разных показателей (коэффициент трение, износ, шероховатость).
3. Испытаны новые типы пластических смазочных материалов, предрасположенных к реа-лизации эффекта безызносности.
4. С помощью ППП “ПРИАМ” получены математические модели пар трения материалов в широком диапазоне внешних температур, которые позволили определить оптимальные соединения пар трения и смазочных материалов.
5. Разработана и введена новая серия исполнительных механизмов средств автоматизации технологических процессов.

Литература

1. Избирательный перенос при трении / Под ред. Д.Н. Гаркунова , Ю.С. Симакова , - М. Наука, 1975, -84с.
2. Вдовин Р.М. , Овдиенко О.Н. Установка для исследования материалов пар трения прибо-ров точной механики в режиме минимальных коэффициентов трения // Материалы научно-технической конференции с международным участием. ( Приборостроение – 96 ). – Часть 1. –Винница. –1996. –С.36-43.
3. Планирование, регрессия и анализ моделей PRIAM ( ПРИАМ). SCMC-90; 325, 660, 668 // Каталог. Программные продукты Украины. Catalog. Software of Ukraine.-К.: СП “Текнор”, - 1993. -С. 24-27.
4. Плюта В. Сравнительный многомерный анализ в эконометрическом моделировании: Пер. с польск. – Г.: Финансы и статистика, 1989. – 175с.
5. С.Н. Лапач, А.В. Чубенко, П.Н. Бабич Статистические методы в медико-биологических ис-следованиях с использованием Excel –К.: 2000, Морион. – 320с.

You are here: