Автоматизация управления в производственных системах. Федотов А.В. - 295 стр.

значение не выходит за границы регулирования, то расстройки процесса не произо-
шло. В этом случае m следующих изделий пропускаются без контроля.
      В случае выхода среднего значения за границы регулирования отрабатывается
процесс коррекции настройки технологического процесса с целью восстановления
его уровня настроенности.
      Алгоритм реализует следующий план регулирования: а) регулирование по
среднему арифметическому значению управляемого параметра; б) объем выборки n
изделий, периодичность выборок - через m изготовленных изделий; в) границы ре-
гулирования Pн и Pв.
      Статистические методы регулирования весьма разнообразны и хорошо разра-
ботаны целым рядом авторов. Они являются мощным средством обеспечения задан-
ного качества управляемых технологических процессов. Статистические методы ре-
гулирования технологических процессов тесно переплетаются с методами статисти-
ческого контроля качества. Использование статистических методов для автоматиче-
ского управления точностью обработки на металлорежущих станках обосновано и
разработано С.С.Волосовым.
      В случае обработки деталей на металлообрабатывающих станках необходимо
обеспечить требуемую точность их размеров. Погрешность обработки определяется
как сумма систематических составляющих и случайных составляющих. При некото-
рых процессах механической обработки характер возникновения погрешности при-
ближается к стационарному случайному процессу. Встречаются также операции,
при которых случайные функциональные погрешности в некоторый отрезок време-
ни носят стационарный характер.
      Параметры точности технологических систем (поле суммарного рассеивания
размеров, значение настроечного размера и др.) зависят от характеристик случайных
размерных функций. При этом важно знать как величину поля мгновенного рассеи-
вания, так и интенсивность изменения функциональных погрешностей. Отсюда вы-
текает необходимость выделения из состава случайной размерной функции при ее
отдельных реализациях собственно случайных погрешностей обработки, т. е. необ-
                                           ходимость разделения собственно слу-
                                           чайных и функциональных усреднен-
                                           ных погрешностей.
                                                 Задачу разделения собственно
                                           случайных и функциональных погреш-
                                           ностей можно решить, используя метод
                                           скользящей средней. Из всей совокуп-
                                           ности размеров берется выборка, состо-
                                           ящая из N размеров последовательно
                                           расположенных деталей (рис. 6.25). Для
                                           каждой детали измеряется размер D.
                                           Затем определяется среднее арифмети-
                                           ческое размеров деталей выборки, ко-
      Рис. 6.25. Скользящее среднее        торое характеризует собой положение


                                      295