Autonomous Cooling System for a Cutting Tool in the Task of Operation of CNC Equipment. Part I
https://doi.org/10.17587/mau.18.469-473
Abstract
This article presents a hardware-software implementation of a 3-axial milling machine with CNC and autonomous system of cooling of the cutting tool, and describes the electronic and mechanical components of this system. They include control boards of Arduino Mega and Arduino Uno, a control board for SH Ramps stepping motors, control boards for MP4988 stepping motors, stepping bipolar motors, fixture, conical and radial bearings, bonding wires and power supply units, and also the milling head (the engraver or a mini-drill) with a set of mills. Calculation of the number of pulses, necessary for rotation of the bipolar engine to the necessary degree, and also calculation of the relocation of a nut of support on a ladder are shown for one whole revolution. Electric circuits for connection of the components of the machine and the autonomous cooling system are also provided, as well as a program code for control of the relocation of the bipolar stepping motor and a formula of the tension transfer from the temperature sensors in Celsius degrees. For increasing the productivity of the machine the method of cooling of a cutting tool by means of Peltier element is offered. Cooling is carried out due to the temperature control in the cutting zone by a thermal sensor. Currents of the bipolar stepping motor are measured in operation during the starts, reverse action, constant turns and stops.
About the Authors
M. V. Bobyr
South-West State University
Russian Federation
Russian Federation
S. A. Kulabuhov
South-West State University
Russian Federation
Russian Federation
A. S. Yakushev
South-West State University
Russian Federation
Russian Federation
References
1. Бобырь М. В., Емельянов С. Г., Милостная Н. А. О некоторых свойствах моделирования адаптивных нейронечетких систем на основе упрощенного нечетко-логического вывода // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2014. Т. 12, № 5. С. 4-12.
2. Бобырь М. В. Влияние числа правил на обучение нечетко-логической системы // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2014. № 11 (125). С. 28-35.
3. Бобырь М. В., Кулабухов С. А., Титов Д. В. Оценка влияния числа обучаемых точек на аддитивность нечетких систем // Промышленные АСУ и контроллеры. 2014. № 10. С. 30-35.
4. Бобырь М. В. Адаптация системы управления мобильным роботом на основе нечеткой логики // Мехатроника, автоматизация, управление. 2015. Т. 16, № 7. С. 449-455.
5. Бобырь М. В., Милостная Н. А. Нечеткая модель интеллектуальной системы управления мобильным роботом // Проблемы машиностроения и автоматизации. 2015. № 3. С. 57-67.
6. Бобырь М. В., Кулабухов С. А. Дефаззификация вывода из базы нечетких правил на основе метода разности площадей // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2015. № 9 (135). С. 32-41.
7. Бобырь М. В., Милостная Н. А. Анализ использования мягких арифметических операций в структуре нечетко-логического вывода // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2015. № 7. С. 7-15.
8. Бобырь М. В., Кулабухов С. А., Милостная Н. А. Обучение нейронечеткой системы на основе метода разности площадей // Искусственный интеллект и принятие решений. 2016. № 4. С. 15-26.
9. Бобырь М. В., Титов В. С., Милостная Н. А. Прогнозирование работы мехатронных систем на основе мягких нечетких баз знаний. Часть 1. // Мехатроника, автоматизация, управление. 2014. № 10. С. 8-14.
10. Седова Н. А., Седов В. А. Методы оценки качества полученных решений // Южно-Сибирский научный вестник. 2012. № 1. С. 88-91.
11. Голубкин И. А., Щербатов И. А. Универсальная сенсорная подсистема мобильного колесного робота // Датчики и системы. 2010. № 8. С. 32-35.
12. Круглова Т. Н. Интеллектуальный метод диагностирования и прогнозирования технического состояния мехатронных комплексов, эксплуатируемых в экстремальных условиях // Мехатроника, автоматизация, управление. 2011. № 3. С. 47-51.
13. Круглова Т. Н. Применение аппарата нечеткой логики и нейронных сетей для управления техническим состоянием модулей движения технологического оборудования // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2010. № 8. С. 28-35.
14. Чикуров Н. Г. Управление движением инструмента на пятикоординатных станках с ЧПУ // Мехатроника, автоматизация, управление. 2014. № 6. С. 37-43.
15. Евстафиева С. В., Молодцов В. В. Моделирование следящего привода подачи современных станков с ЧПУ // Мехатроника, автоматизация, управление. 2010. № 9. С. 37-44.
16. Кузовкин В. А., Филатов В. В., Чумаева М. В. Моделирование процессов управления бесконтактным двигателем постоянного тока // Мехатроника, автоматизация, управление. 2012. № 11. С. 49-55.
17. Hui Liu, En Ming Miao, Xin Yuan Wci, Xin Dong Zhuang. Robustness modeling method for thermal error of CNC machine tools based on ridge regression algorithm // International journal of machine tools and manufacture. 2016. Vol. 113. P. 35-48.
18. Емельянов С. Г., Титов В. С., Бобырь М. В. Интеллектуальные системы на основе нечеткой логики и мягких арифметических операций: учеб. пособ. М.: АРГАМАК-МЕДИА, 2014. 341 с.
Review
For citations:
Bobyr M.V., Kulabuhov S.A., Yakushev A.S. Autonomous Cooling System for a Cutting Tool in the Task of Operation of CNC Equipment. Part I. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. 2017;18(7):469-473. (In Russ.) https://doi.org/10.17587/mau.18.469-473
Views:
425
.png)
Email this article 