На правах рукописи

Порватов Артур Николаевич

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ МОНИТОРИНГА

ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ МЕТАЛЛОРЕЖУЩЕГО

ОБОРУДОВАНИЯ НА ОСНОВЕ РАЗРАБОТАННОЙ

ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ

Специальность 05.11.16

Информационно-измерительные и управляющие системы (по машиностроению и машиноведению)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва – 2011

Работа выполнена на кафедре «Электротехники, электроники и автоматики»

ФГБОУ ВПО МГТУ «СТАНКИН».

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор Кузовкин Владимир Александрович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Волков Николай Васильевич ФГБОУ ВПО для инвалидов с нарушением опорно-двигательной системы "Московский государственный гуманитарно-экономический институт" доктор технических наук, профессор Веселов Олег Вениаминович ФГБОУ ВПО «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых»

Ведущая организация: ОАО «ЭНИМС»

Защита состоится «17» ноября 2011г. в 14:00 часов на заседании диссертационного совета Д212.142.04 при ФГБОУ ВПО МГТУ «СТАНКИН» по адресу: 127994, г. Москва, Вадковский пер., д. 1.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенных печатью учреждения (организации), просьба высылать по указанному адресу в диссертационный совет Д212.142.04.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО МГТУ «СТАНКИН».

Автореферат разослан «10» октября 2011г.

Ученый секретарь диссертационного совета к. т. н. Иванов В.И.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В системе подготовки производства важное место занимает вопрос сбора и обработки информации о текущем состоянии технологического оборудования и управления техпроцессом на ее основе. В процессе эксплуатации металлорежущего оборудования могут возникнуть различные нарушения работоспособности, приводящие к простою, выходу из строя или поломке инструмента и/или оборудования. При этом на первый план выходит задача разработки и проектирования автоматизированной системы контроля и управления, обладающей возможностью не только диагностировать и прогнозировать техническое состояние станочного оборудования, но и управлять им, изменяя параметры обработки в соответствии с получаемой информацией. Основой автоматизированной системы контроля и управления является информационно-измерительная система (ИИС).

Многие зарубежные производители станочного оборудования интегрируют ИИС в свою продукцию, но количество регистрируемых параметров зачастую сильно ограничено, а обработка информации дает возможность оценить только текущее состояние оборудования, без прогнозирования. Кроме того, с ужесточением требований к станочному оборудованию по производительности, качеству обработки, надежности, а также с введением новых стандартов в области открытых распределенных систем необходима формализация подхода к созданию средств получения и обработки измерительной информации.

Создание ИИС с использованием новейших технологий приводит к необходимости предварительной оценки ее работоспособности, предельной чувствительности, точностных, шумовых и других параметров, определяющих технико-экономические характеристики будущей системы.

Имитационное моделирование позволяет максимально достоверно провести эту оценку без создания прототипа системы.

эффективности мониторинга технического состояния металлорежущего оборудования на основе разработанной измерительной информационной системы.

Для достижения поставленной цели в работе сформулированы и решены следующие задачи:

использованием объектно-ориентированного подхода на основе имитационного моделирования;

- создание имитационных моделей компонентов информационноизмерительной системы и разработка методики проверки их адекватности;

- разработка и программная реализация алгоритмов выделения информативных параметров;

- экспериментальное исследование информационно-измерительной системы мониторинга состояния металлорежущего оборудования.

Григорьева С.Н., Козочкина М.П., Синопальникова В.А., Новицкого П.В., Орнатского П.П., Кавалерова Г.И., Темникова А.С., Цапенко П.П., Стахова А.П., Филиппова Н.А.

Методы исследования эксперимента, статистического моделирования, математический анализ для обработки и интерполяции экспериментальных данных. Численные Схемотехническое моделирование проведено с использованием программного комплекса MultiSim. Программно-математическое обеспечение реализовано в среде программирования NI LabVIEW.

Научная новизна работы заключается в:

установлении связи между компонентами ИИС и внешними дестабилизирующими факторами при помощи совокупности схемотехнических имитационных моделей компонентов ИИС регистрации значений силы и вибрации в процессе резания, Практическая значимость основных результатов диссертационной работы.

Разработанные имитационные модели и методика исследования позволяют за счет объектно-ориентированного подхода решать вопросы разработки и оптимизации структуры ИИС мониторинга технического конструкторской документации.

Предложенная в работе методика построения ИИС использовалась при создании автоматизированных стендов мониторинга и диагностики информационно-измерительной системы регистрации механических параметров технологического оборудования.

применения систем диагностирования и мониторинга состояния в реальном времени прогрессивных технологических процессов металлообработки", механообрабатывающего оборудования с ЧПУ», выполнявшихся в рамках государственного контракта от 23.09.2009 г. № 9411.1003702.05011.

Достоверность результатов Достоверность полученных результатов обосновывается:

корректностью выполнения всех теоретических построений;

сопоставлением и совпадением результатов имитационного моделирования и экспериментального исследования макета Апробация работы и публикации конференциях:

III научно-образовательная конференция – «Машиностроение – традиции и инновации» (МТИ-2010), в Москве на базе ГОУ МГТУ «Станкин», 30 ноября – 1 декабря 2010 г.

X научная конференция МГТУ «Станкин» и «Учебно-научного центра математического моделирования МГТУ «Станкин» - ИММ РАН», в Москве на базе ГОУ МГТУ «Станкин», 24-25 апреля 2007 г.

Результаты диссертации использованы работе ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009 - 2013 годы» по государственному контракту от «15» июня 2009 г. № 02.740.11.0176 с Минобрнауки РФ.

Положения, выносимые на защиту:

компонентов ИИС мониторинга технического состояния станочного оборудования по результатам измерения параметров силы резания и вибрации.

станочного оборудования и режущего инструмента на базе имитационного моделирования отдельных компонентов ИИС.

3. Методология создания автоматизированных диагностических оборудования посредством ее интеграции в систему ЧПУ станка.

4. Анализ результатов реализации ИИС мониторинга технического состояния металлорежущего оборудования с оценкой ее диагностических возможностей и экспериментального сравнения с существующими приборами и системами.

Структура и объем работы Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 62 наименований и приложения. Общий объем работы составляет 155 страниц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулирована ее цель, показана ее практическая ценность и научная новизна, приводится краткий обзор содержания глав.

В первой главе кратко рассмотрены основные положения построения измерительных информационных систем (ИИС) мониторинга состояния технологического оборудования посредством регистрации его механических параметров. Обоснована необходимость создания методологии проектирования таких систем.

Проводится обзор современных методов и аппаратно-программных средств мониторинга состояния станочного оборудования по различным параметрам. Обосновывается выбор параметров металлорежущего оборудования для оценки его состояния. Изучаются возможность использования этих методов и тактико-технические характеристики измерительных систем.

На основании проведенного анализа обосновывается невозможность адекватного построения ИИС мониторинга технического состояния станочного оборудования без формализации подхода и моделирования, а также доказывается необходимость комплексного использования различных методов и подходов. Формулируются основные технические требования, предъявляемые к регистрации параметров состояния, к функциональным возможностям аппаратно-программных средств ИИС и приводится структурная схема ИИС (рис. 1).

Структурно ИИС мониторинга технического состояния станка состоит из блоков датчиков, усилителей и фильтров, аналого-цифровых преобразователей (АЦП), выполняющих аналоговое и аналого-цифровое преобразование измеряемого параметра физической величины.

Вычислительный комплекс совместно с ЭВМ при помощи комплекса программ обрабатывает данные, поступающие от АЦП, в соответствии с реализованными алгоритмами и моделями. В результате чего формируется воздействие на объект (станок), необходимое для решения поставленной задачи мониторинга (останов, подналадка или дальнейший мониторинг).

На основании проведенного обзора существующих на сегодняшний день программных и аппаратных средств и их анализа показывается недостаточный уровень готового аппаратно-программного комплекса для механическим параметрам.

Во второй главе приведено описание разработанных имитационных схемотехническая реализация с помощью эквивалентного преобразования:

уравнения путем расчета основных параметров компонентов измерительных каналов по их известным техническим характеристикам (паспортным данным) датчиков. Построена обобщенная структура модели измерительного канала с учетом влияния внешних и внутренних факторов (рис. 2).

Рис. 2. Общая структура измерительного канала Основой являются блоки (компоненты), обладающие собственной статической (чувствительность, и динамической (нормированная амплитудно-частотная характеристика, Gi(s)) передаточными функциями. На результат измерения по мере прохождения сигнала через измерительный канал действуют внешние и внутренние дестабилизирующие факторы, электромагнитное поле, внутренние входные и выходные сопротивления. По результатам проведенного анализа действия основных факторов проводится уточнение моделей, вводятся дополнительные блоки, имитирующие влияние этих факторов.

Разработанные модели измерительных каналов силы резания (рис. 3,а) и вибрации (рис. 3,б) представляют собой совокупность блоков, характеризующихся передаточными функциями объекта моделирования и дестабилизирующих факторов: температуры, межканального взаимодействия и качества заземления.

Рис. 3. Имитационные схемотехнические модели измерительных каналов Имитационные схемотехнические модели аналоговых измерительных каналов состоят из моделей: источника сигнала, датчика (механической и электрической подсистем, эквивалентной схемы преобразователя), источников дестабилизирующих факторов (температуры и заземления), усилителя и нагрузки. Нагрузка имитирует подключаемое устройство отображения или аналого-цифровой преобразователь.

Основой моделей датчиков являются дифференциальные уравнения, параметры которых после идентификации по паспортным данным были уточнены с использованием испытательного воздействия – импульса, подаваемого на вход датчиков. Т.к. воспроизведение идеального импульсного воздействия в реальных условиях невозможно, использовалось приближение к идеальному посредством уменьшения длительности воздействия, которое подразумевает увеличение его амплитуды (в линейном диапазоне), необходимого для введения датчика в режим свободных колебаний. При этом использовалось утверждение, что если длительность импульса не превышает 0.3Т, где Т – период собственных колебаний датчика, то импульс можно считать идеальным испытательным воздействием, а отклик датчика – импульсной характеристикой. Воздействие проводилось с помощью динамометрического молотка.

Рис. 4. Отклик динамометра (точки) и его модели (линия) на единичный Поиск значений параметров модели проводился при помощи метода наименьших квадратов. На рис. 4 изображен результат импульсного (кратковременного) воздействия на динамометр (точки) и его модель (линия) после определения значений ее параметров.

В результате уточнения параметров модели расхождение между импульсными характеристиками составило менее 1%.

Проведена проверка адекватности разработанных моделей, которая делится на две части: проверка моделей и проверка метода имитационного моделирования. Проверка моделей заключалась в сравнении полученных характеристик моделей с реальными аналогами при помощи t-критерия Стьюдента. Графики ошибок расхождения между моделями и их реальными аналогами приведены на рис. 5 (а,б). Расхождение между полученными статической и динамической характеристиками моделей динамометра и пьезоакселерометра составляет не более 1.5% (рис. 5,а) и 1дБ (рис. 5,б), соответственно.

Ошибка, % Рис. 5. Ошибка характеристик динамометра (а) и пьезоакселерометра (б) В результате сопоставления полученных значений критерия с табличными с достоверностью, равной 0.95, модели являются адекватными.

Реализация моделей проводилась в программном комплексе MultiSim при помощи базовых моделей элементов, в основе которых лежат дифференциальные уравнения, чья адекватность многократно проверена. В то же время для проведения имитационного моделирования был использован один из методов MultiSim – метод Монте-Карло, реализация которого требует установления адекватности этого метода, заключающегося в проверке использованием модифицированного критерия согласия 2 («хи-квадрат»):

где mi – количество членов выборки, попавшее в i-й интервал, k – количество равновероятных интервалов.

модифицированного критерия согласия 2 подтвердило с 95% вероятностью нормальность распределения случайных величин метода Монте-Карло в программном комплексе MultiSim.

В третьей главе приведены описания аппаратно-программных средств, используемых при создании макета ИИС, а также принципов его построения и определения его технических характеристик. С использованием действующего макета ИИС выявлены дополнительные факторы, способные оказать значительное влияние на работу системы: места установки датчиков, отсутствие заземления и электрической изоляции корпуса датчика от корпуса станка.

В основе ИИС лежит отечественная система сбора данных (Л-кард), для которой описан процесс сбора и обработки измерительной информации и обоснована структура и функциональные характеристики специального программного обеспечения.

выделения в них информативных признаков технического состояния, в том числе: фильтрация, спектральный анализ.

Для частотной фильтрации применяются цифровые фильтры верхних и нижних частот, полосовые и узкополосные фильтры с различным рядом центральных частот. В последнем случае выделяются полигармонические сигналы.

Предпочтение отдается цифровым фильтрам, т.к. применение активных RC-фильтров вносит большие фазовые искажения, особенно в области частоты среза. В узкополосных фильтрах изменения фазы могут происходить от -/2 до +/2, что неприемлемо в случаях, когда для мониторинга состояния используются сигналы с двух и более измерительных каналов и требуется обеспечение идентичности фазовых сдвигов по всем каналам. В то же время цифровые фильтры обладают большой точностью задания характеристик и гибкостью реализации, позволяющей изменять их временные и частотные характеристики программным путем.

По сравнению с фильтрацией методом скользящего среднего с той же шириной окна структура исходных данных сохраняется значительно лучше.

Кроме того, сравнение с цифровым фильтром с бесконечной импульсной характеристикой (БИХ) второго порядка показало, что результаты фильтрации отличаются незначительно. При этом фильтрация с помощью усредняющего полинома сохраняет начальную фазу сигнала и имеет меньшие требования к производительности системы «реального» времени.

Для выбора коэффициентов фильтра необходимо воспользоваться положениями, принятыми в теории обработки сигналов:

• ширина фильтра должна быть приблизительно равна половине ширины пика (полосы);

• искажение пиков меньше сказывается на их площади, чем на их • при многократном применении одного и того же фильтра наибольший эффект сглаживания (> 95%) достигается при первой фильтрации, поэтому достаточно применить фильтр только один раз.

Рис. 6. Сигнал составляющей силы резания, полученный без фильтрации (1) и с помощью полиномиальной фильтрации (второй порядок, 77 точек) (2) В результате исследования было установлено, что наилучшее соотношение сигнал/шум при высоком качестве сохранения формы сигнала и производительности (в режиме «реального» времени) для сигнала о силе резания обеспечивается фильтром Савицкого-Голея (рис. 6).

обработке и анализе данных в аналитической химии, где не предъявляются требования к быстродействию для работы в составе систем реального времени. Поэтому была разработана и реализована модификация этого фильтра, заключающаяся в автоматическом расчете коэффициентов среднеквадратического отклонения исходного массива от полученной функции в зависимости от выборки сигнала (рис. 7).

В результате моделирования было установлено, что наибольшее влияние на результат измерения силы резания оказывают различные наводки, обусловленные неправильным заземлением или его полным отсутствием непосредственно на станке. Одним из методов определения качества заземления является измерение сопротивления (RЗ) между корпусом заземляемого объекта и точкой заземления (земляной шиной): чем оно меньше, тем лучше.

Рис. 7. Алгоритм работы модификации фильтра Савицкого-Голея При небольшом уровне помех (в пределах 10% от диапазона измерения) возможна компенсация с помощью предложенного технического решения (рис. 8), обеспечивающего изменение полярности питания мостового датчика.

Разность потенциалов между сигнальными проводами в случае, когда первый вывод моста заземлен, а на второй подано питающее напряжение (P = 1, P2 = 0), равна Va = V1 – V2 = V0 + EOS, где V0 — сигнал непосредственно с выхода моста. Если же на первый по схеме вывод моста подано напряжение, а второй заземлен (P1 = 0, P2 = 1), то разность потенциалов составит Vb = - V + EOS. Разность Va – Vb будет равна 2V0, то есть окажется независимой от ЭДС – EOS. Данный метод снижает быстродействие данного измерительного канала в целом, что объясняется необходимостью производить расчет результирующего значения, но при этом обеспечивается стабильность выходного сигнала в условиях действия помеховой ЭДС (в том числе и термо-ЭДС).

Виброакустический сигнал представляет собой апериодический сигнал, поэтому для его анализа используют численную реализацию быстрого преобразования Фурье (БПФ) и представление его результатов в виде пространственно-временного графика, который позволяет выявить общую тенденцию изменения параметров колебаний и, следовательно, состояния станка. Пространственно-временное БДПФ использует окна, ( ), т.е. – функции, ограничивающие сигнал во временной области или для дискретного сигнала На основании экспериментального исследования влияния окон на виброакустический сигнал был сделан вывод, что наилучший результат, а именно, минимальное расширение основного и максимальное ослабление боковых лепестков спектра дает окно Хемминга Размещение пьезоэлектрического датчика непосредственно на станке может осуществляться несколькими способами, например, при помощи шпильки и при помощи магнита. В обоих случаях использование неизолированного чувствительного элемента от корпуса датчика требует либо наличие заземления у станка, либо изоляции корпуса датчика от корпуса станка.

Рис. 9. Результаты моделирования влияния на вибропреобразователь качества заземления корпуса станка при RЗ = 0 Ом, RЗ = 3 Ом RЗ = 6 Ом.

В результате моделирования измерительного канала параметров вибрации (рис. 9), а затем и экспериментально (рис. 10,б), было установлено, что отсутствие заземления или изоляции проводит к возникновению неослабленной помеховой составляющей на частоте питания станка (50Гц).

Спектр сигнала без помеховой составляющей при соблюдении описанных выше требований показан на рис. 10,а.

Рис. 10. Результат эксперимента с электрической изоляцией датчика от Разработанный макет ИИС условно может быть разделен на несколько подсистем: регистрации сил резания, регистрации виброускорения и подсистема управления. Каждая из них является самодостаточной и может быть использована как раздельно, так и совместно с другими подсистемами, реализуя параллельный сбор и обработку измерительных сигналов от объекта, а также управление им через шину RS-485 (при наличии системы ЧПУ) или через дискретные сигналы непосредственно приводами (при наличии устройства, согласующего уровни цифрового сигнала ИИС с входом контроллера станочного привода).

В четвертой главе описаны методы и подходы к экспериментальному автоматизированных стендов на базе токарного и фрезерного станков (рис.

11), приведены результаты их экспериментального исследования.

Созданные автоматизированные стенды использовались для проверки работоспособности и пригодности разработанной ИИС к ее применению в промышленности для решения задач мониторинга и диагностики технического состояния. Проверка каждой из подсистем ИИС заключалась в том, чтобы удостовериться в правильности регистрации и обработки измерительных сигналов.

Рис. 11. Автоматизированный стенд на базе фрезерного станка Экспериментальное исследование проводилось для каждой из подсистем отдельно, его целью являлась проверка работоспособности разработанного макета ИИС в составе диагностического комплекса для регистрации и обработки измерительной информации.

Проверка работоспособности тензометрической подсистемы заключалась в сравнении результатов регистрации данных о силе резания с системой на базе оборудования National Instruments.

Проверка работоспособности виброметрической подсистемы заключалась в сравнении результатов регистрации и обработки с прибором для измерения шума и вибрации. Выводы о работоспособности каналов виброизмерения ИИС делались по результатам сравнения сигналов, полученных в процессе резания с обоих устройств.

Для сравнения были проведены опыты по тарировке динамометра (тензометрическая подсистема) и регистрации спектра вибрации (виброметрическая подсистема) поочередно описанными выше устройствами и макетом ИИС. Сравнение результатов показало общее совпадение измеренных значений, причем общий уровень помех в большинстве опытов был ниже, чем у аналогичных устройств.

диагностического комплекса был проведен ряд экспериментов по регистрации составляющих сил резания для нескольких проходов одним и тем же инструментом при одинаковых режимах.

В результате анализа полученных данных (рис. 12) видно, что значение силы резания с каждым проходом заметно увеличивается, что говорит об износе используемого инструмента.

Рис. 12. График изменения составляющей силы резания при 5 проходах Целью исследования подсистемы виброметрии было установление связи между местом установки датчиков и информативной составляющей сигнала (в данном случае частотным спектром), а также между параметрами обработки и параметрами вибрации, что определяет возможность работы созданной ИИС в составе диагностического комплекса.

Анализируя вибросигналы при фрезеровании, можно сделать вывод, что при неизменном частотном спектре с изменением направления подачи (встречное или попутное), меняется амплитуда вибрации (при встречном увеличивается в среднем на 25%, что соответствует общей теории резания), что дает возможность использовать разработанную ИИС в составе средств диагностирования станочного оборудования.

Таким образом, разработанный макет ИИС дает адекватные результаты измерения по параметрам силы резания и вибрации и не уступает существующим системам.

Рис. 13. Алгоритм диагностирования остаточного износа По результатам эксперимента на изменение значений параметров силы резания и/или вибрации при увеличении износа был разработан алгоритм диагностирования остаточного износа (рис. 13) на основании критических значений.

формулируются основные полученные результаты.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ

следующие основные результаты:

1. Повышение эффективности мониторинга технического состояния металлорежущего оборудования достигается за счет использования разработанных имитационных моделей и применения схемотехнического моделирования на этапах проектирования и наладки измерительных систем, а также за счет реализованных алгоритмов обработки выделения информативных параметров, обеспечивающих фильтрацию и спектральный анализ измерительных сигналов, что снижает уровень помех и в итоге повышает эффективность работы информационно-измерительной системы в составе диагностического комплекса металлорежущего оборудования.

мониторинга состояния металлорежущего оборудования с использованием объектно-ориентированного подхода на основе имитационного моделирования позволила повысить эффективность разработки подобных систем, значительно сократив время, требуемое на составление технических требований, валидацию и верификацию параметров проектируемой системы.

информационно-измерительной системы отражают динамику механических и электрических процессов при изменениях измеряемой величиной и внешних факторов (температуры), и могут быть реализованы как в математических пакетах программ, так и в средствах сбора и обработки данных, что повышает точность моделирования и измерения.

4. Созданная методика проверки адекватности схемотехнических моделей позволяет проводить параметрическую идентификацию модели одновременно со статистическими исследованиями, что уменьшает время на их верификацию.

5. В результате исследования было установлено, что основными факторами, влияющими на результат измерения вибраций и сил резания, являются температура (термо-ЭДС) и внешнее электромагнитное поле (помехи).

6. Проведенное экспериментальное исследование информационноизмерительной системы мониторинга состояния металлорежущего оборудования показало ее пригодность к использованию в составе как встраиваемого, так и мобильного диагностического комплекса станочного оборудования.

7. Установленные связи между компонентами ИИС и внешними факторами (температурой и влиянием электромагнитных помех) при помощи совокупности схемотехнических имитационных моделей компонентов ИИС регистрации значений силы и вибрации в процессе резания позволил выявить пути уменьшения влияния этих факторов на конечный результат измерения.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

Публикации в издания, рекомендованных ВАК РФ:

1. Козочкин М.П., Маслов А.Р., Порватов А.Н. Управление процессом резания посредством интеграции подсистемы диагностирования в систему ЧПУ металлообрабатывающего станка. Вестник МГТУ «Станкин»

№3 (15) 2011, с.110-111.

2. Порватов А.Н. Подход к разработке информационной системы диагностирования станочного оборудования с использованием имитационного моделирования //Метрология. – Москва: ФГУП «Российский научно-технический центр информации по стандартизации, метрологии и оценке соответствия». – 2011. – №5, с.22-28.

мобильных систем для мониторинга и диагностики станочных узлов.

«Справочник. Инженерный журнал» №3 (168) 2011, с.20-23.

портативных мобильных диагностических комплексов для мониторинга и отладки технологических процессов и станочных узлов. Вестник МГТУ «Станкин» №1 (13) 2011, с.42-47.

Статьи и материалы конференций:

5. Порватов А.Н. Передача динамометрической информации по радиоканалу. «Инструмент. Технология. Оборудование», №8/2011, с.38-39.

6. Козочкин М.П., Гусев А.В., Порватов А.Н. Портативные мобильные комплексы для диагностирования узлов станков. «Инструмент.

Технология. Оборудование» №12 2010, с.30-33.

7. Порватов А.Н. Имитационное моделирование измерительных электромеханических преобразователей в программном комплексе MultiSim.

Материалы III научно-образовательной конференции – «Машиностроение – информационные технологии». Сборник ДОКЛАДОВ., с.152-158.

системы передачи данных при диагностировании станков. Материалы III научно-образовательной конференции – «Машиностроение – традиции и инновации» (МТИ-2010). Секция «Автоматизация и информационные технологии». Сборник ДОКЛАДОВ., с.147-152.

студентов и аспирантов. Сборник докладов. М.:ИЦ ГОУ МГТУ «Станкин», 2007 г., с.102-104.

10. Порватов А.Н. Имитационное моделирование индукционного датчика тока. X научная конференция МГТУ «Станкин» и «Учебно-научного центра математического моделирования МГТУ «Станкин» - ИММ РАН:

Программа. Сборник докладов. Под ред. О.А. Козакова. – М.: «ЯНУС-К», ИЦ ГОУ МГТУ «Станкин», 2007 г., с.218-219.