В процессе обработки деталей под влиянием погрешностей происходит смещение поля рассеивания размеров деталей к границе допуска. Для повышения точности обработки и предотвращения получения брака необходимо уменьшать составляющие погрешности обработки: повышать точность станка и инструмента, стойкость инструмента, жесткость системы, точность настройки. Так же через определенное время необходимо произвести поднастройку станка. Но увеличение количества поднастроек снижает производительность, а повышенные требования к станку и инструменту приводят к значительному повышению стоимости обработки. Поэтому задача формирования рациональных методик контроля, позволяющих обеспечивать как некоторый заданный выходной уровень качества, так и его повышение, остаётся актуальной. В современном производстве в области управления технологическим процессом при помощи средств активного контроля задача повышения точности может быть решена выбором рационального алгоритма управления путем введения корректировок. Методы, основанные на управлении по скользящей средней, представляются наиболее перспективными для управления точностью, поскольку они включают в себя информацию об изменении нескольких по-следних измеренных значений контролируемого параметра.
An important task of modern mathematical statistics with its methods based on the theory of probability is a scientific estimate of measurement results. There are certain costs under control, and under ineffective control when a customer has got defective products these costs are significantly higher because of parts recall.
When machining the parts, under the influence of errors a range scatter of part dimensions is offset towards the tolerance limit. To improve a processing accuracy and avoid defective products involves reducing components of error in machining, i.e. to improve the accuracy of machine and tool, tool life, rigidity of the system, accuracy of the adjustment. In a given time it is also necessary to adapt machine.
To improve an accuracy and a machining rate there, currently become extensively popular various the in-process gaging devices and controlled machining that uses adaptive control systems for the process monitoring. Improving the accuracy in this case is compensation of a majority of technological errors. The in-cycle measuring sensors (sensors of active control) allow processing accuracy improvement by one or two quality and provide a capability for simultaneous operation of several machines.
Efficient use of in-cycle measuring sensors requires development of methods to control the accuracy through providing the appropriate adjustments. Methods based on the moving average, appear to be the most promising for accuracy control since they include data on the change in some last measured values of the parameter under control.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.