В современной глобальной конкуренции обрабатывающая промышленность нацелена на сокращение и ликвидацию дорогостоящих внеплановых простоев и неожиданных поломок [1]. Проблемы эффективного поддержания высокой надежности особенно актуальны при автоматическом функционировании технологических машин. В первую очередь это относится к мехатронным машинам с компьютерным управлением, способным работать в так называемом «безлюдном производстве». Немалое значение имеет совершенствование системы мониторинга таких машин. Под мониторингом технического состояния подразумевается процесс, обеспечивающий возможность определения текущей эксплуатационной готовности машин и автоматического принятия оперативных и тактических решений [2, 3].
Одним из наиболее эффективных методов контроля состояния оборудования, которому уделяется повышенное внимание научно-технической общественности, является непрерывный мониторинг [4–9]. Мониторинг и диагностика позволяют обнаружить и устранить большинство опасных дефектов. При этом определяется не только место поломки, но и ее причины. При известных величинах дефектов и скоростях их развития можно проследить зависимость времени службы оборудования от величины износа, а также прогнозировать остаточный ресурс.
В дополнение к известным методам в статье предлагается построение гибкого мониторинга технологических мехатронных машин.
1. Intelligent prognostics tools and e-maintenance / Lee, J. [et al.] // Computers in Industry. — 2006. — № 57. — P. 476–489.
2. ISO 13372:2012 Condition monitoring and diagnostics of machines [Электронный ресурс] / International Organization for Standardization. — Режим доступа: http://www.iso.org/iso/iso_catalogue/catalogue_tc/catalogue_detail.htm?csnumber=52256 (дата обращения: 19.11.16).
3. Мальцев, А. И. Мониторинг технического состояния крупных машин / А. И. Мальцев, А. А. Мальцев. — Электросталь : ДАМО, 1998. — 62 с.
4. Djurdjanovic, D. Watchdog Agent — an infotronics-based prognostics approach for product performance degradation assessment and prediction / D. Djurdjanovic, J. Lee, J. Ni // Advanced Engineering Informatics. — 2003. — № 17 (3). — P. 109–125.
5. Moore, W.-J. An intelligent maintenance system for continuous cost-based prioritisation of maintenance activi-ties / W.-J. Moore, A.-G. Starr // Computers in Industry. — 2006. — № 6. — P. 595–606. — (Elsevier. Special issue on E-maintenance).
6. Wonderware System Platform. Condition based monitoring 3.0 [Электронный ресурс] / Wonderware. — Режим доступа : www.wonderware.ru (дата обращения: 12.12.15).
7. Круглова, Т. Н. Диагностирование и прогнозирование технического состояния мехатронных модулей дви-жения технологического оборудования / Т. Н. Круглова, Н. А. Глебов. — Новочеркасск : ЮРГТУ (НПИ), 2011. — 119 с.
8. E-Maintenance update: the road to success for modern industry / C. Emmanouilidis [et al.] // Proceedings of the 24th International Congress on condition monitoring and diagnostic engineering management. — Stavanger, 2011. — 423 с.
9. Тугенгольд, А. К. Модуль E-Mindmachine в интеллектуальной системе мониторинга станка / А. К. Тугенгольд, Р. Н. Волошин, С. В. Ющенко / Международный научно-исследовательский журнал. — 2015. — № 9 (40), ч. 2. — С. 100–102.
10. Контроль состояния и диагностика машин. Общее руководство по организации контроля состояния и диа-гностирования : ГОСТ Р ИСО 17359-2009 / Межгосударственный Совет по стандартизации, метрологии и сертифика-ции. — Москва : Стандартинформ, 2010. — 20 с.
11. Тугенгольд, А. К. Мониторинг состояния многооперационных станков на базе концепции e-Mindmachin / А. К. Тугенгольд, Р. Н. Волошин, С. В. Ющенко // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. — 2016. — Т. 16, № 1 (84). — С. 77–86.
12. Тугенгольд, А. К. Интеллектуальные функции и управление автономными технологическими мехатрон-ными объектами / А. К. Тугенгольд, Е. А. Лукьянов. — Ростов-на-Дону : Изд. центр ДГТУ. — 2013. — 203 с.
13. Жернаков, С. В. Применение технологии нейронных сетей для диагностики технического состояния авиа-ционных двигателей / С. В. Жернаков // Интеллектуальные системы в производстве. — 2006. — № 2. — С. 70–83 с.
14. Никитин, Ю. P. О построении системы диагностирования станков с ЧПУ / Ю. P. Никитин, И. В. Абрамов // Мехатроника, автоматизация и управление. — 2011. — № 4. — С. 32–35.
