Суть станка: Основные режимы работы станка с ЧПУ

Содержание

Основные режимы работы станка с ЧПУ

Станки с числовым программным управлением (ЧПУ) активно внедряются в различные производственные процессы. Работа на них осуществляется в особом порядке на базе управляющих программ (УП). Основные режимы работы  станка с ЧПУ  важны для эффективности функционирования.

  • Что такое режимы работы станка с ЧПУ?
  • Основные режимы работы ЧПУ

Что такое режимы работы станка с ЧПУ?

Под этим понятием подразумеваются процедуры, обеспечивающие исполнение им основных рабочих функций. Оборудование с ЧПУ отличается тем, что оно управляется специальными программами, выдающими команды исполнительным органам. С учетом этого базовым режимом работы становится ввод программы, ее тестирование и наладка. При правильном выполнении все действия по обработке деталей происходят автоматически, без участия оператора, но под его контролем.

Основные режимы работы ЧПУ

В зависимости от назначения (токарные, фрезерные и т. д.) станки имеют специфические рабочие режимы и УП. Однако всех их объединяет единый принцип построения основных работ ЧПУ.

Ручное управление

В станках с ЧПУ предусматривается режим ручного управления, когда оператор имеет возможность обеспечивать работу оборудования путем нажатия нужных кнопок. Таким способом он может осуществлять отладку и корректировку управляющей программы, настройку станка и ручное управление движением рабочего органа, смену инструмента, покадровый набор и отработку, запоминание кадров и формирование из них программы, диагностирование систем станка и ЧПУ.

Суть ручного управления заключается в наборе на пульте определенной команды и введение ее в действие кнопкой «Пуск». Таким способом можно включать все станочные узлы и обеспечивать нужное движение рабочего органа. Объем вводимой информации не может превышать объема одного кадра. Органами управления становятся кнопки «Пуск» и «Стоп», зажимы инструмента и механизмы его смены, переключатели выбора направления и скорости движения, клавиши возврата в нулевую точку, кнопки дискретных перемещений и иные переключатели.

Ввод программы

Важнейшим режимом работы является ввод УП. Его осуществляет оператор (программист) с компьютера или иного внешнего носителя вручную или по каналу связи. Процедура включает введение исходных данных перемещения рабочего органа по осям, анализ этой информации, размещение программы в памяти системы с проверкой наличия свободного места в ней и количества других программ.

Покадровая обработка

В станках с ЧПУ используется покадровая работа программы, при этом каждый кадр включает одну или несколько команд на конкретное действие. Последовательность кадров определяет их номер. Для обеспечения точной работы оборудования проводится покадровая обработка (покадровое редактирование) УП. Ее обеспечивает оператор. Он выводит нужный кадр на устройство индикации, проверяет его, при необходимости корректирует. При выявлении ошибки осуществляется замена кадра, его удаление или делается соответствующая вставка. Покадровая обработка производится только при воздействии оператора на УП.

Автоматическая обработка

Главное преимущество станков с ЧПУ — наличие автоматического режима обработки. Он обеспечивает автообработку заготовки согласно УП, регулировку подачи инструмента и детали, а также быструю отработку программы и накопление информации по вносимым изменениям в процессе эксплуатации. В этом режиме введенная управляющая программа постоянно отрабатывается, пока не сработает одна из команд останова (М00, М01, М02, М03).

Элементы вынесены на пульт управления и оперативный станочный пульт. Во всех станках предусмотрен тумблер, регулирующий подачу в диапазоне от 0 до 120 %. Устанавливается также бесступенчатый регулятор скорости вращения основного двигателя. Выявляемые и накапливаемые погрешности в УП исправляются автоматическим корректором. В станках с ЧПУ имеются корректоры положение осей координат, размеров инструмента. Они способны вносить изменения в УП по мере износа инструмента.

Тестирование

Современные станки имеют тестовые режимы работы, позволяющие обеспечить пробный прогон и покадровую обработку УП, а также произвести графический анализ правильности траектории движения инструмента. Основным из них считается обработка на холостом ходу. Она обеспечивает поочередную проверку движения по каждой оси, не допуская включения перемещения по всем направлениям одновременно. Чаще всего данный процесс совмещается с покадровой обработкой УП.

Кроме проверки на холостом ходу может использоваться экранный режим («Оставшееся расстояние»). В ходе него инструмент сознательно не доводится до заготовки, а «недоход» четко фиксируется на устройстве индикации. Его можно сравнить с заданным параметром. Другой метод – обработка имитирующего материала. Рабочие режимы проверяются на заготовках из пластмассы или воска.

Точность и качество обработки на станках с ЧПУ во многом зависят от правильности установки и проведения основных режимов работы. Они позволяют ввести УП, провести необходимую ее корректировку, проверить работу станка. Наладка и настройка оборудования может осуществляться как в ручном, так и в автоматическом режиме.

  • 29 ноября 2020
  • 4508

Получите консультацию специалиста

«В чем суть работы оператора станков с ЧПУ?» — Яндекс Кью

Популярное

Анонимный вопрос  ·   ·

7,2 K

Ренат Гарифьянов

Предпринимательство

Cпециалист по столярным станкам в Станкофф.РУ…  · 9 сент 2021

Оператору станков с программным управлением, как уже было сказано выше, нет необходимости вручную обтачивать деталь. Его работа сводится к нескольким функциям:

  • Следить за исправностью работы станка;
  • Вводить нужные команды с пульта управления;
  • Помещение заготовки в камеру, извлечение готовой детали;
  • Подналадка, подстройка отдельных узлов и соединений станка.

Опытные специалисты также имеют право управлять группами станков, а также руководить работой подчиненных.

Работе со станками с числовым программным управлением мы обучаем операторов во время пуско-наладки купленного у нас оборудования.

4 оценили

  ·

286

Комментировать ответ…Комментировать…

Инфолазер

Разработка и продажа промышленного оборудования. ..  · 24 сент 2021  · infolaser.ru

Отвечает

Евгений Мальцев

Суть работы оператора ЧПУ станка очень проста. Нужно следить за станком чтобы он исправно работал и изготавливал качественные изделия (без брака).
Как правило в функции оператора ЧПУ станка входят такие задачи как:
— держать… Читать далее

Нет оценок  ·

313

Комментировать ответ…Комментировать…

Alex Paklinov

Технологии

👷 Инженер и маркетолог в Италии. Пишу от имени…  · 5 мая 2020

Суть работы оператора — управлять вверенным станком, знать интерфейс ЧПУ, задавать и выполнять программы и контролировать процесс. Иногда программировать (или получать программы от технолога). Зачастую еще и самостоятельно… Читать далее

13 оценили

  ·

4,5 K

Владимир Пупкин

7 авг 2021

А как повысить свой скилл чпушника?

Комментировать ответ…Комментировать…

Андрей Перминов

Технологии

Экспертиза в области металлообработки и изготовлен. ..  · 8 окт 2021  · detali.tech

Суть работы оператора стана с ЧПУ заключается непосредственно в обслуживании, ремонте, подготовке, настройке и выполнении операций в рамках технологического цикла на станке с ЧПУ.
Полная инструкция еще дополняется рядом… Читать далее

6 оценили

  ·

Комментировать ответ…Комментировать…

Антон Волков

Технологии

✅ Эксперт в области лазерных и фрезерных ЧПУ…  · 31 авг 2021  · lasercut.ru

Суть работы оператора ЧПУ станка заключается в том, чтобы станок работал без сбоев, ровно и качественно изготавливал изделия.
Но обычно на плечи оператора ЧПУ ложиться все, начиная от отрисовки макета, заканчивая ремонтом… Читать далее

Больше полезной информации на нашем YouTube-канале

Перейти на youtube.com/user/lasercutru/videos

Нет оценок  ·

138

Комментировать ответ…Комментировать…

Евгений Пензенко

12 янв 2020

Суть в том, что бы станок делал свою работу исправно и качественно (что бы не наделать брака и всё было согласно чертежу)

Смотреть за исправностью станка и его инструментов.

4 оценили

  ·

3,5 K

Комментировать ответ…Комментировать…

Вы знаете ответ на этот вопрос?

Поделитесь своим опытом и знаниями

Войти и ответить на вопрос

Сущность машинного обучения. Интуиция, стоящая за машинным обучением… | от Прабхнур Сингх | Аналитика Vidhya

В этом блоге я попытаюсь выразить свое мнение и свое мнение о том, что такое машинное обучение. Мы обсудим на примерах интуицию машинного обучения, а затем постепенно дадим определение модному слову «Машинное обучение».

Большинство людей определяют машинное обучение (ML) как «способность «обучаться» на данных без явного программирования», и, честно говоря, я вообще никогда не понимал этого определения. Читая только это, кажется, что ML — это какое-то колдовство. Кроме того, есть много шуток о том, что ML — это просто набор операторов IF-ELSE. Итак, что такое ML на самом деле. Это помещение мозга в машину или просто какие-то запутанные операторы IF-ELSE?

Чтобы по-настоящему понять значение машинного обучения и понять, как на самом деле обучается машина, нам нужно понять терминологию, связанную с ним. Но прежде чем перейти к этому, давайте рассмотрим пример, чтобы получить представление о том, как машина учится.

Допустим, ребенок впервые в жизни видит самолет, летящий над его головой. Теперь ребенок из любопытства спрашивает отца: «Папа, что только что пролетело над моей головой?» Отец говорит ему: «Эй, сынок, это самолет».

Через некоторое время ребенок видит птицу, летящую над его головой. Но из-за своих ограниченных знаний он говорит отцу: «Смотри! Папа, самолет», предполагая, что все, что пролетает над его головой, — самолет.

Теперь отец поправляет его и говорит: «Это не самолет, сынок. Внимательно смотри, что у него есть клюв, крылья, которыми он может махать, а также он гораздо меньше по размеру, значит, это птица».

Теперь ребенок научился отличать самолет от птицы. Теперь он мог правильно крикнуть, когда увидит птицу или самолет, но что произойдет, если он увидит воздушного змея в небе? Он наверняка запутается, и теперь отец будет учить его различать воздушного змея, самолет и птицу, упоминая поразительные или отличительные черты этих летающих существ.

Пока ребенку дают правильную информацию, он может правильно звонить. Точно так же мы пытаемся накормить машину данными, имеющими отличительные черты, чтобы она могла учиться на этих данных и делать правильные вызовы точно так же, как ребенок. После понимания этого примера мы теперь готовы познакомиться с терминологией машинного обучения.

Зайдя так далеко, мы должны определить некоторые термины, чтобы перейти к фактическому значению машинного обучения. Обучение начинается с данных. Данные — это не что иное, как информация, которую мы получаем. Он состоит из особенностей. Функции — это не что иное, как свойства, связанные с каждым экземпляром данных.

По сравнению с приведенным выше примером, данные — это вся информация, которую отец сообщал своему сыну, а характеристики — это способ передачи информации, например: взмахи крыльев, размер, наличие клюва и т. д. В реальном мире мы в основном получаем данные в виде строк и столбцов.

Каждая строка таблицы представляет экземпляр данных или в терминах ML: точку выборки/наблюдение. Столбцы представляют свойства данных, которые в терминологии машинного обучения называются функциями.

Давайте теперь разберемся, как машина учится на данных. Неправда, что машина начнет учиться на данных, как только мы снабдим ее этими таблицами. Мы устанавливаем определенные правила, формулируем некоторые предположения, формулируем гипотезу и подготавливаем функцию стоимости, на основе которой машина может учиться на ней итеративно. Два наиболее важных термина здесь: функция гипотезы и функция стоимости . Чтобы понять эти термины, сначала нам нужно знать, что такое совокупность и выборка.

Совокупность – это общая/полная форма данных, состоящая из всех возможных наблюдений. Выборка — это подмножество этой совокупности, которое должно быть истинным представлением данных. Теперь вернемся к функции гипотезы.

В машинном обучении мы считаем, что совокупность представлена ​​некоторой функцией. Наша работа состоит в том, чтобы сделать предположение об этой функции, чтобы машина могла изучить параметры этой функции.

Параметры функции часто изучаются путем повторения выборки данных (очень сложно получить полную совокупность, поэтому мы работаем с ее выборкой) и на каждой итерации вычисляя функцию стоимости. Функция стоимости — это, по сути, штрафная функция, которая наказывает машину, когда она учится чему-то неправильному, и вознаграждает ее, когда она учится чему-то правильному.

По сравнению с приведенным выше примером, в этом случае отец, который постоянно обучал своего сына, был бы функцией стоимости. Функцией гипотезы была бы логика сына, который принимал решения на основе того, что он наблюдал. Наблюдения, которые он делал, были образцом исходной популяции. Это основы машинного обучения.

Одной из основных движущих сил создания правил машинного обучения является правильное предположение о функции гипотезы. Одним из самых простых предположений для функции гипотезы или функции, которая, по нашему мнению, является наиболее точным представлением населения, может быть распределение Гаусса. Если наше предположение верно, то значение нашей функции затрат будет низким. Однако, если предположение неверно, это означает, что мы получим очень высокое значение функции стоимости. Затем нам нужно будет сделать сложное предположение для гипотезы.

Одним из примеров сложного допущения могут быть гауссовские смешанные модели, что означает, что наша популяция происходит от агрегации/смеси более чем одного распределения.

Gaussian Mixture Model

Таким образом, мы можем сказать, что чем лучше наше предположение о функции, определяющей совокупность, тем лучше будет предсказание модели. Теперь возникает логичный вопрос: «Что же здесь изучается на самом деле?». Ответ на этот вопрос таков: параметры, определяющие наше предполагаемое распределение.

Например, если мы предположили, что наша функция исходит из распределения Гаусса, тогда модель изучит параметры распределения Гаусса, то есть среднее значение и стандартное отклонение. Если мы предположили, что наша функция является линией: y = m*x + c, то модель выучит параметры m и c.

Зайдя так далеко, теперь мы можем также поговорить о двух классификациях моделей в машинном обучении: генеративные модели и дискриминационные модели.

Генеративная модель ‌изучает совместное распределение вероятностей p(x,y). Это означает, что генеративная модель попытается напрямую оценить исходную функцию совокупности. Таким образом, он может фактически генерировать точки данных, принадлежащие населению.

Однако дискриминационная модель «изучает условное распределение вероятностей p(y|x). Это означает, что эти модели только учатся различать классы и не пытаются фактически генерировать точки данных. Наконец, чтобы закончить этот блог, я хотел бы оставить вас с тем, какие проблемы мы решаем в машинном обучении:

Подводя итог:

1 — У контролируемого обучения есть несколько входных точек (X) и несколько назначенных выходных меток (y). Наша задача состоит в том, чтобы отобразить функцию такую, что f(X) → y.

2 — В неконтролируемом обучении нам даются только входные метки (X), и мы должны наблюдать шаблоны/информацию только из них.

3 — В обучении с подкреплением мы работаем над концепцией постоянного совершенствования путем получения обратной связи от окружающей среды/стимула.

Диагностика и прогнозирование машины — сущность машины

Технология Вы

можете полагаться на

модели на основе физики, потому что вам нужны модели на основе реальной жизни

Свяжитесь с нами

Почему мы здесь

. Существуют явные ограничения текущей диагностики на основе сигналов, поэтому мы создали нашу технологию

, чтобы устранить эти ограничения. Существуют значительные потенциальные преимущества такой технологии
в области безопасности, производства и окружающей среды.

Опыт диагностики промышленного оборудования

Эта технология была разработана в результате тщательных исследований и разработок в
Техасский университет в Остине. Он прошел через различные процессы проверки.
применяемые теоремы были признаны в самых уважаемых научных журналах. Наш
технология уже была развернута в отрасли с успешными результатами, подтвержденными
наши модели.

Коммерциализация нашей технологии

В нашей команде 90 лет накопленного опыта в энергетической отрасли. Машина
Опыт Essence — это концентрация экспертов в предметной области с реальными знаниями.
опыт работы как в полевых условиях, так и за его пределами, с инструментами для решения некоторых из наиболее
сложные моменты в диагностике.

Возможности для бизнеса

В отрасли используются диагностические решения, которые не оправдывают ожиданий.
Мы концентрируемся на моделях, основанных на физике, что означает, что мы придерживаемся наших моделей в соответствии с правилами
реальный мир (физика), и мы концентрируемся на концепции наблюдаемости, чтобы
выяснить, как конкретная неисправность будет наблюдаться. Таким образом, мы можем констатировать
реальные результаты, поскольку мы основаны на физике с большой точностью  

Наши предложения

Наша технология уникальна, поскольку она выполняется на основе физических моделей, с генерацией энтропии деградации, теорией информации Шеннона, нелинейными робастными наблюдателями, апостериорными оценками достоверности и т. д. Мы предоставляем замкнутый цикл системный мониторинг (и контроль-помощник) и диагностика работоспособности и целостности нефтепромысловых операций. Наше решение повышает доступность энергии и снижает затраты на эксплуатацию и техническое обслуживание. Возможность выполнять обслуживание «точно в срок», сокращать запасы и иметь более точные сроки выполнения заказов. Позволяет проводить анализ рисков с более высокими показателями достоверности.

Consulting

Results not Reports

  • Dry gas seal Failure
  • Motor Pump System
  • System Modeling (Digital Copy)
  • Reliability Assessment
  • Artificial intelligence with Physic base models

 

SAHAS

System Служба оценки состояния активов

  • Программная диагностика состояния активов и прогнозирование их деградации
  • Энтропийный анализ деградации
  • Shannon Entropy Generation
  • Automatic Reports
  • Connect your existing PI System and Smart Connect* 

The Industries

Oil & Gas

Chemical and Petrochemical

Power Generation

The Внутренняя природа этих отраслей заключается в том, что они пронизаны множеством активов, и управление этими активами само по себе является подвигом. Некоторые активы имеют решающее значение для безопасности и производства, тогда как техническое обслуживание и надежность имеют первостепенное значение. Отказ одного из этих активов и время простоя могут представлять опасные условия и стоить миллионы долларов. Наше решение предназначено для диагностики и прогнозирования с высокой степенью достоверности развития отказов во времени, а также для определения видов отказов и компонентов на пути к отказу.

Повышает доступность энергии и снижает затраты на эксплуатацию и техническое обслуживание. Возможность выполнять обслуживание «точно в срок», сокращать запасы и иметь более точные сроки выполнения заказов. Позволяет проводить анализ рисков с более высокими показателями достоверности.

На основе физической модели с генерацией энтропии деградации, теорией информации Шеннона, нелинейными робастными наблюдателями, апостериорными оценками достоверности и т. д. диагностика эксплуатационной исправности и целостности нефтепромысловых работ.