Инженер-исследователь из Тихоокеанского государственного университета Михаил Радикович Гимадеев представил проект, направленный на создание современной системы мониторинга процесса фрезерной обработки. Разработка объединяет классические математические модели и нейронные сети, чтобы в реальном времени отслеживать состояние инструмента и сам процесс обработки.
В чем проблема сегодня
В современном машиностроении управление процессами по-прежнему часто строится «постфактум» — качество оценивается уже после изготовления детали. При этом оборудование уже давно умеет собирать данные прямо во время работы: фиксируются силы резания, вибрации, температура и другие параметры. Однако использовать эти данные эффективно пока сложно. Существующие подходы к контролю инструмента и мониторингу обработки развиты недостаточно — они либо разрознены, либо требуют дорогого и сложного оборудования. В результате предприятия часто работают с запасом: выбирают более «осторожные» режимы обработки, что снижает производительность и увеличивает себестоимость.
Особенно остро проблема проявляется при обработке сложных деталей — например, в авиации или энергетике, где требования к точности и качеству крайне высоки. Здесь износ инструмента напрямую влияет на итоговый результат, а своевременно отследить его состояние бывает непросто.
Что предлагают ученые
Проект команды Михаила Гимадеева предлагает перейти к «умному» управлению — когда система анализирует процесс прямо во время обработки и помогает принимать решения на лету.
Ключевая идея — объединить математические модели (классические расчёты), нейронные сети (машинное обучение) и данные с оборудования (в том числе вибрации и звук).
Вместо дорогостоящих датчиков предлагается использовать более доступный виброакустический подход. Звуковые и вибрационные сигналы позволяют «услышать» процесс резания, выделить полезную информацию и на её основе оценить состояние инструмента.
Внедрение системы позволит:
- своевременно определять износ инструмента,
- корректировать режимы обработки в реальном времени,
- снижать количество брака,
- уменьшать производственные затраты,
- повышать общую эффективность производства.
В перспективе такие решения могут стать частью цифровых двойников производственных процессов и интегрироваться в современные системы управления жизненным циклом продукта (PLM). Простыми словами, речь идет о том, чтобы станки не просто работали, а «понимали», что происходит в процессе, и помогали инженерам принимать правильные решения вовремя.