Повышение эффективности материалорежущих станков за счет когерентной работы источника и потребителя механической мощности

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Одним из возможных путей повышения эффективности функционирования сложных систем является метод когерентной работы отдельных элементов системы. Повышение эффективности работы материалорежущего оборудования возможно путем обеспечения оптимального положения между валом приводного электродвигателя и жестко связанного с ним напрямую режущего инструмента. Оптимальное взаимное положение вала приводного электродвигателя и режущего инструмента можно достичь при совмещении максимумов генерируемого и потребляемого крутящего момента. Любое отклонение взаимного положения максимума генерируемого и минимума потребляемого крутящего момента приводит к знакопеременным колебаниям крутящего момента в системе вращающихся масс “вал приводного электродвигателя–режущий инструмент”. Недостаток генерируемого крутящего момента для преодоления потребного крутящего момента ведет к увеличению скольжения приводного электродвигателя и локальному снижению коэффициента полезного действия в течение примерно 180 градусов угла поворота вала приводного электродвигателя.

Об авторах

А. В. Егоров

Саровский физико-технический институт, филиал НИЯУ МИФИ

Email: Shram18rus@mail.ru
Россия, Саров

В. Г. Шрам

Сибирский федеральный университет

Email: Shram18rus@mail.ru
Россия, Красноярск

Ю. Ф. Кайзер

Сибирский федеральный университет; Красноярский государственный аграрный университет

Email: Shram18rus@mail.ru
Россия, Красноярск; Россия, Красноярск

А. В. Лысянников

Сибирский федеральный университет; Красноярский государственный аграрный университет

Email: Shram18rus@mail.ru
Россия, Красноярск; Россия, Красноярск

Ю. Н. Безбородов

Сибирский федеральный университет

Email: Shram18rus@mail.ru
Россия, Красноярск

К. С. Степанова

Поволжский государственный технологический университет

Email: Shram18rus@mail.ru
Россия, Йошкар-Ола

А. В. Кузнецов

Сибирский федеральный университет; Красноярский государственный аграрный университет

Email: Shram18rus@mail.ru
Россия, Красноярск; Россия, Красноярск

В. Л. Тюканов

Сибирский федеральный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: Shram18rus@mail.ru
Россия, Красноярск

Список литературы

  1. Benmiloud O., Arif S. Identification of Coherent Generators in Multi-Machine Power Systems // Int. Conf. on Advanced Electrical Engineering, ICAEE-2019. 2019. 9015067.
  2. Gupta A.K., Verma K., Niazi K.R. Power system low frequency oscillations monitoring and generator coherency determination in real time // Int. Conf. on Innovative Smart Grid Technologies, ISGT Asia-2018. 2018. P. 752.
  3. Khan S., Shariff S., Ahmad A., Saad Alam M. A Comprehensive Review on Level 2 Charging System for Electric Vehicles // Smart Science. 2018. V. 6. Iss. 3. P. 271.
  4. Widl E., Jacobs T., Schwabeneder D., Schuelke A., Auer H. Studying the potential of multi-carrier energy distribution grids: A holistic approach // Energy. 2018. V. 153. P. 519.
  5. Soni B.P., Saxena A., Gupta V. Online identification of coherent generators in power system by using SVM // 2017 4th Int. Conf. on Power, Control and Embedded Systems, ICPCES-2017. 2017. P. 1.
  6. Li C., Xu J., Zhao C., Liu W. Coherency equivalence method for voltage source converter based on virtual synchronous generator. Diangong Jishu Xuebao // Transactions of China Electrotechnical Society. 2016. V. 31. Iss. 13. P. 111.
  7. Zhang H.-B., Zheng Z.-Q., Li Z.-N., Xun G., Sun Y.-W. An analytic hierarchy process based method for identifying coherent generator groups // China Int. Conf. on Electricity Distribution, CICED, 2014. P. 490.
  8. Pavlov A.I., Egorov A.V., Polyanin I.A., Kozlov K.E. A method for functional diagnosis of hydraulic drives of forest machinery // Int. J. of Environmental and Science Education. 2016. V. 11. Iss. 18. P. 11331.
  9. Pavlov A.I., Tarbeev A.A., Egorov A.V., Kaizer Y.F., Matkerimov T.Y. Oscillating method for monitoring the technical condition of the hydraulic cylinders of manipulator machines // J. of Physics: Conference Series. 2020. V. 1515. Iss. 4. 042053.
  10. Hamidieh Y.A., Seth B.B. Drill breakage detection in two spindles station in a dial machine // SAE Transactions Section 5: J. of Materials & Manufacturing. 1996. V. 105. P. 950.
  11. Внуков Ю.Н. Автоколебания при фрезеровании тонкостенных элементов детали. Монография. Электронное издание. Запорожье: ЗНТУ, 2017. 208 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2.

Скачать (88KB)
3.

Скачать (49KB)
4.

Скачать (85KB)

© А.В. Егоров, В.Г. Шрам, Ю.Ф. Кайзер, А.В. Лысянников, Ю.Н. Безбородов, К.С. Степанова, А.В. Кузнецов, В.Л. Тюканов, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».