Повышение эффективности работы мультимодальной системы управления главным гидрораспределителем штамповочного пресса в тяжёлых условиях эксплуатации

Цель – повышение стабильности и качества управления подвижной траверсы главного гидрораспределителя штамповочного пресса «Уральский завод тяжёлого машиностроения». Объектом исследований явился штамповочный пресс, который предназначен для выпуска колец различных профилей и материалов усилием 10000 тс, участвующий в технологическом цикле кольцепрокатного производства. Для моделирования типовых процессов основных элементов системы использована среда разработки TiaPortal. Реализовано повышение стабильности и качества управления подвижной траверсой главного гидрораспределителя штамповочного пресса УЗТМ 10000 тс за счет разработки и внедрения специализированных алгоритмов обработки сигналов ручного джойстика. Разработанные алгоритмы прошли апробацию на реальном оборудовании. Предложен и реализован алгоритм формирования управляющего сигнала, который ограничивает скорость его изменения до уровня, исключающего гидравлические удары, и обеспечивает S-образную форму расходной характеристики сервоклапана за счет каскадного включения апериодических звеньев первого порядка, что минимизирует переходные процессы. Проведенные испытания подтвердили, что блок обработки джойстика полностью исключает влияние зоны нелинейности, обеспечивая стабильное нулевое задание в исходном положении; блок формирования задания гарантирует плавное, безгидроударное изменение формы расходной характеристики сервоклапана по S-образной траектории. В результате модернизации удалось сократить простои оборудования на ремонт на 7 %, что подтверждает практическую эффективность и экономическую целесообразность предложенных решений. Разработанные алгоритмы и технические решения были апробированы на реальном оборудовании предприятия Челябинской области. Внедрение разработанной системы управления позволило повысить надежность работы гидрораспределителя на 5–7 %, исключить гидравлические удары и обеспечить точное позиционирование при времени открытия и закрытия до 1,5 с. Предложенное решение может быть успешно адаптировано для модернизации систем управления аналогичных гидравлических прессов и другого кузнечно-штамповочного оборудования с ручным управлением, продлевая их жизненный цикл.

1. Романова О.А., Сиротин Д.В. Стратегический вектор развития металлургии России в условиях новой реальности // Известия Уральского государственного горного университета. 2022. № 3. С. 133–145. https://doi.org/10.21440/2307-2091-2022-3-133-145. EDN: ELXCEC.

2. Тимохин О.А. Непрерывная разливка крупных трубных заготовок // Сталь. 2020. № 4. С. 21–25. EDN: QJXWYX.

3. Сивак Б.А. Направления и перспективы развития взаимодействия металлургической и литейной отраслей промышленности // Литейщик России. 2022. № 6. С. 11–13. EDN: PAEACQ.

4. Воробьев Д.И., Кузин А.О., Ерисов Я.А. Разработка цифрового двойника пресса для кузнечно-штамповочного производства // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2023. № 4. С. 365–371. https://doi.org/10.24412/2071-6168-2023-4-365-372. EDN: WMKYUP.

5. Семенов А.В., Ниязбекова Ш.У., Варзин В.В., Буркальцева Д.Д., Блажевич О.Г., Польская С.И. [и др.]. Инновационные технологии в кузнечно-штамповочном производстве как фактор развития экономики и обеспечения технологического суверенитета // Кузнечно-штамповочное производство. Обработка материалов давлением. 2024. № 10. С. 99–109. EDN: VNFMIX.

6. Новокщенов С.Л., Куц В.В., Смоленцев Е.В. Состояние современного уровня развития технологических процессов и оборудования кузнечно-штамповочного производства // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2025. Т. 21. № 1. С. 134–147. https://doi.org/10.36622/1729-6501.2025.21.1.020. EDN: UYNXLH.

7. Ветков О.Г. Аналитическое сравнение процессов при использовании разного технологического оборудования // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2023. № 8. С. 101–103. https://doi.org/10.24412/2071-6168-2023-8-101-102. EDN: MYPXHV.

8. Jianhua Zheng, Lingfeng Zhang, Zicheng Huang, Kun Wang, Jiahui Zhu, Yang Wang. Research on the application of computer microscopic technology in forging system of metal materials // IEEE International Conference on Sensors, Electronics and Computer Engineering (Jinzhou, 18–20 August 2023). Jinzhou: IEEE, 2023. P. 1049–1053. https://doi.org/10.1109/ICSECE58870.2023.10263581.

9. Кравцов Н.С. Влияние износа контактной поверхности подвижной траверсы гидравлического штамповочного пресса на ее сопротивление усталости / Заготовительные производства в машиностроении (кузнечно-прессовое, литейное и другие производства). 2024. Т. 22. № 10. С. 451–457. https://doi.org/10.36652/1684-1107-2024-22-10-451-457. EDN: KQLAJR.

10. Debasmit D., Rounak J. Bearing fault predictive maintenance using LSTM // 3rd International Conference on Computing, Analytics and Networks (Rajpura, Punjab, 18–19 November 2022). Rajpura: IEEE, 2022. https://doi.org/10.1109/ICAN56228.2022.10007139.

11. Гацунаев К.Н. Социально-экономические факторы развития металлообработки в новое время // Кузнечно-штамповочное производство. Обработка материалов давлением. 2024. № 8. С. 150–157. EDN: BZHCSK.

12. Meenakshipriya B., Gobinath V.K., Kumar M.D., Manoj V., Dharanish P.K., Dharshini S. Design and implementation of a pneumatic stamping machine for enhanced efficiency in various industrial applications // 15th International Conference on Computing Communication and Networking Technologie (Kamand, 24–28 June 2024). Kamand: IEEE, 2024. https://doi.org/10.1109/ICCCNT61001.2024.10724368.

13. Secolo R.H., Ferrer J.A.G., Amici T.T. Simulation of automation being supported by lean manufacturing // 15th IEEE International Conference on Industry Applications (São Bernardo do Campo, 22-24 November 2023). São Bernardo do Campo: IEEE, 2023. P. 1388–1395. https://doi.org/10.1109/ INDUSCON58041.2023.10374868.

14. Новокщенов С.Л., Куц В.В., Юхневич С.С. Анализ влияния параметров технологических процессов на производительность оборудования кузнечно-штамповочного производства // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2025. Т. 21. № 1. С. 161–170. https://doi.org/10.36622/1729-6501.2025.21.1.023. EDN: PKFETQ.

15. Гордеев Б.А., Ерофеев В.И., Ермолаев А.И., Охулков С.Н., Плехов А.С. Метод расчета деформаций и напряжений в предохранителе пресса ударного действия // Вестник машиностроения. 2023. Т. 102. № 10. С. 795–802. https://doi.org/10.36652/0042-4633-2023-102-10-795-802. EDN: ZBOAPX.

16. Fung Ts.Na., Ku Ya.H., Chou Yu.W., Yu He.Sh., Lin J.Fa. Safety monitoring system of stamping presses based on YOLOv8n model // IEEE Access. 2025. Vol. 13. Р. 53660–53672. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3553845. EDN: ESIQEW.

17. Zhang Kan, Li Hongyuan. Condition monitoring and fault diagnosis of rough rolling mill split bearing based on stress wave technology // CAA Symposium on Fault Detection, Supervision and Safety for Technical Processes (Yibin, 22–24 September 2023). Yibin: IEEE, 2023. https://doi.org/10.1109/SAFEPROCE SS58597.2023.10295908.

18. Zhang Jinrong, Liang Jingxin, Shang Sitong. Rolling bearing fault image recognition method based on GWO Optimization Darknet 19 // 2nd International Conference on Computer Graphics and Image Processing (Kyoto, 12–14 January 2024). Kyoto: IEEE, 2024. P. 38–42. https://doi.org/10.1109/CGIP62525.2024.00015.

19. Снитко С.А., Яковченко А.В., Пилипенко В.В., Ивлева Н.И. Совершенствование метода моделирования процесса прокатки кольцевых заготовок на радиально-осевом кольцепрокатном стане // Известия высших учебных заведений. Черная металлургия. 2020. Т. 63. № 8. С. 665–673. https://doi.org/10.17073/0368-0797-2020-8-665-673. EDN: XKIIAR.

20. Wu Jimin, Zhu Guanghong, Pei Lingming. Research on vibrations induced by work roll bearings on temper mill // The 2nd International Symposium on Mechanical Systems and Electronic Engineering (Zhuhai, 25–27 February 2022). Zhuhai: VDE Verlag, 2022.

21. Gartlib E.A., Litsin K.V., Baskov S.N., Belodurin A.D., Kharlashkin K.E. Development of a regulatory method for reducing the impact loads of a rolling mill based on a neural network // Metallurgist. 2024. Vol. 67. Iss. 11-12. Р. 1964–1970. https://doi.org/10.1007/s11015-024-01694-6. EDN: QHKKVK.

22. Гойдо М.Е., Бодров В.В., Багаутдинов Р.М. Упрощенный расчет основных размеров клапанного модуля для гидрораспределителей прессов // Механическое оборудование металлургических заводов. 2023. № 2. С. 24–30. EDN: PIXSKY.

23. Li Changji, Yu Hancheng. Fault diagnosis of multi-station automated stamping production lines based on convolutional neural network // 44th Chinese Control Conference (Chongqing, 28–30 July 2025). Chongqing: IEEE, 2025. P. 7087–7092. https://doi.org/10.23919/CCC64809.2025.11179683.

24. Huang J., Li X., Gao L. A novel Ga-Cp method for fixed-type multi-robot collaborative scheduling in flexible job shop // IEEE Transactions on Automation Science and Engineering. 2025. Vol. 22. P. 13531–13543. https://doi.org/10.1109/TASE.2025.3554019. EDN: KYZXWK.

25. Litsin K.V., Baskov S.N., Morkovnik D.A. A model of automated mold flux feeding into the crystallizer of a continuous casting machine // CIS Iron and Steel Review. 2023. Vol. 26. P. 33–38. https://doi.org/10.17580/cisisr.2023.02.05. EDN: CWKVOK.

26. Арановский С.В., Лосенков А.А., Васкез К. Система слежения для промышленного гидропривода с компенсатором давления // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2015. Т. 15. № 4. С. 615–622. https://doi.org/10.17586/2226-1494-2015-15-4-615-622. EDN: TYOAON.

27. Воробьев Д.И., Кузин А.О., Ерисов Я.А. Разработка цифрового двойника пресса для кузнечно-штамповочного производства // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2023. № 4. С. 365–371. https://doi.org/10.24412/2071-6168-2023-4-365-372. EDN: WMKYUP.

28. Jin Rui, Huang Haihong, Li Lei, Zuo Hao, Gan Lei, Ge Shuzhi Sam. Artificial intelligence enabled energy-saving drive unit with speed and displacement variable pumps for electro-hydraulic systems // IEEE Transactions on Automation Science and Engineering. 2024. Vol. 21. Iss. 3. P. 3193–3204. https://doi.org/10.1109/TASE.2023.3276766.

29. Корнилова А.В., Заяр Ч. Устранение причин трещинообразования в ползуне мощного кривошипного штамповочного пресса // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Инженерные исследования. 2022. Т. 23. № 1. С. 47–56. https://doi.org/10.22363/2312-8143-2022-23-1-47-56. EDN: AZNISJ.

30. Якубович Е.А. Оптимизация процесса циклического формообразования при штамповке клапанов на горизонтально-штамповочных прессах // Современные материалы, техника и технологии. 2019. № 2. С. 73–79. EDN: UMOPJM.