Введение Развитие науки и технический прогресс расширяют возможности производства и открывают доступ к более совершенным кастомизированным продуктам, техническим средствам, машинам и устройствам. В машиностроении это инициирует рост уровня автоматизации как отдельных внутренних производственных процессов, так и технологических операций. Закономерно увеличивается доля применения станков с ЧПУ, а также их сложность и уровень автономности, что ведет к повышению стоимости производственного оборудования. Продуктивное время работы станка становится одним из ключевых показателей финансовой эффективности. При этом, порядка 10 % общего времени работы станочного оборудования составляют затраты времени на выявление и ликвидацию отказов режущего инструмента. Эксперты [1] отмечают (рис. 1), что выход из строя инструмента (рис. 2) вызывает, помимо названных затрат времени, дополнительные потери в виде повышенного выхода производственного брака и увеличения интенсивности износа оборудования.Непрогнозируемый (рис. 2) выход инструмента из строя приводит к необходимости преждевременной замены инструмента. В результате, возрастают расходы на инструмент, который, в ряде случаев [3], вырабатывает не более 65 % ресурса. О существенности влияния стабильности и управляемости процессов изнашивания режущего инструмента на качество продукции и, в конечном итоге, на экономическую эффективность машиностроительного производства говорят эксперты – K. Zhu и Y. Zhang, X. Wu, J. Li, Y. Jin и S. Zheng, P. Wang и R. X. Gao, и др., – в области организации современного многономенклатурного машиностроительного производства. Оценка износа и прогнозирование срока службы инструмента необходима для достижения устойчивого производства, поскольку они обеспечивают научную основу для принятия важных решений, таких как планирование технического обслуживания и управление запасами. Стабильность технологической операции обеспечивается определенным комплексом свойств инструмента. В зависимости от области применения, к функциональным свойствам инструмента относят высокую твёрдость, сопротивление истиранию, красностойкость и устойчивость к химическому (диффузионному) изнашиванию, высокую вязкость – для работы в условиях ударных нагрузок и др. Прогнозируемый, стабильный процесс изнашивания инструмента предоставляет возможность обоснованного прогнозирования ресурса времени работы инструмента до критической величины. Образование сколов и выкрашивание режущей кромки имеет вероятностный характер, который проблематично спрогнозировать, следовательно, и результаты прогнозирования в отношении результатов технологической операции, также будут неоднозначными.Отметим что, до определенногомомента времени, основной интересспециалистов в области науки о резанииметаллов – научные школы Т.Н. Лоладзе, А.Д. Макарова, А.Н. Резникова, Н.В. Талантова, Л.В. Худобина и др., – был направлен именно на изучение физико-химических процессов, определяющих работоспособность режущего инструмента и напоиск направлений повышения его работоспособности. Необходимость повышения ресурса работоспособности инструмента и производительности обработки привели к практически повсеместному применению режущих твердосплавных пластин с многослойными износостойкими покрытиями [4, 5], доля которых в общей массе режущего инструмента доходит до 90 %. Износостойкие покрытия (рис. 3 а, б) позволяют повысить срок службы инструмента, стойкость к нагрузкам в 2 – 6 раз, термостойкость и скорость обработки свыше 25 %, а также снизить расход инструмента и СОЖ. Повышение износостойкости инструмента обеспечивается за счет функциональности отдельных слоев покрытия, обеспечивающих снижения интенсивности окислительных и диффузионных процессов, адгезии, формирование термоизоляции, и т. д. Cтабильность свойств твердосплавного инструмента с покрытиями и, следовательно, стабильность процессов лезвийной обработки следует считать недостаточной, поскольку физико-механические [7] свойства твердосплавных пластин варьируются (рис. 3 а, в) в достаточно широких интервалах. Влияние структурных элементов современного режущего инструмента на контактные процессы при резании  Особо остро вопросы прогнозирования периода стойкости и мониторинга состояния режущего инструмента стоят в автоматизированном производстве, оснащенном оборудованием с программным управлением – такое производство, при должной организации, уже можно условно считать «цифровым». Применение дорогостоящего оборудования диктует необходимость повышения эффективности производства – и в части производительности обработки, и в отношении работоспособности инструмента, и в отношении обеспечения стабильного обеспечения технических требований к изготавливаемой продукции.На работоспособность инструмента оказывают влияние: геометрические параметры инструмента; режимы резания; СОТС; состояние оборудования и вспомогательного инструмента; жёсткость технологической системы. Режущие свойства сменных пластин определяются не только геометрическими параметрами [4], но и характеристиками износостойких покрытий, твердосплавной матрицы и др. Количественная оценка данных параметров достаточно трудоемка и, как правило, требует разрушающих методов контроля.Форма, характер износа, а также диапазон режимов резания зависят от физико-механических свойств и химического состава материалов контактной пары. Указанные характеристики напрямую определяют интенсивность отдельных составляющих разрушения инструмента: адгезия, диффузия и другие [8]. Одним из главных факторов, интенсифицирующих износ инструмента с ростом скорости резания, является температурное воздействие [9]. Следует отметить отсутствие однозначности в определении значимости и характера влияния технологических и конструктивных параметров обработки на ее результат. Например, ряд исследователей [4, 9] утверждают, что при обработке на низких скоростях резания, то есть при относительно невысоких контактных температурах, превалируют адгезионно-усталостный и абразивный виды изнашивания. По другим данным [8], как адгезионно-усталостный, так и диффузионный механизмы изнашивания могут существовать в широком диапазоне скоростей. Интенсификация данных механизмов износа в диапазоне высоких скоростей резания в значительной степени определяется химическим составом материалов контактной пары и характерна для обработки материалов склонных к циклическому стружкообразованию.Применение износостойких многослойных покрытий (табл. 1) оказывает существенное влияние на характер контактного взаимодействия при резанииПроисходит перераспределение тепловых потоков, а также уменьшаются силы трения по передней поверхности инструмента и нормальные силы. Закономерно уменьшается степень пластической деформации в зоне стружкообразования. Вместе с тем, отмечается существенная зависимость эффективности покрытий от технологии (CVD / PVD) их нанесения и определенная противоречивость [4] в оценке области применения и ограничений с учетом технологии нанесенияКроме того, температурно-силовое воздействие на инструмент приводит к упругопластической деформации режущего клина, что дополнительно изменяет физическую картину взаимодействия инструмента с заготовкой. На участке пластического контакта образуются поперечные трещины, расположенные вдоль режущей кромки, перпендикулярно направлению схода стружки. Интенсивность разрушения износостойких покрытий различается в зависимости от состава режущей пластины и назначенных режимов резания, однако имеет общий качественный характер [4]. Таким образом, отдельные элементы многослойных износостойких покрытий и твердосплавной матрицы при качественном сохранении общей динамики контактного взаимодействия влияют на интенсивность отдельных процессов и явлений. Это выражается в количественном изменении величины износа инструмента и результатов обработки. Экспериментальная оценка свойстврежущего инструмента – методика  Изучение контактных процессов и режущих свойств инструмента выполнялось при точении предварительно обработанных заготовок из конструкционной легированной стали40Х (5135, 5140) – группа обрабатываемости P по ГОСТ 19042-80 (ИСО 1832-85), хромистой нержавеющей стали 40Х13 (AISI420) – группа обрабатываемости M, и жаропрочной стали марки 08Х21Н6М2Т (ЭП54, 329) – группа обрабатываемости S. Инструментальный материал – твердосплавные пластины типоразмера WNMG 08 04 08 для чистовой и получистовой обработки с многослойным Ti(CN) / Al2O3 / TiN CVD покрытием. Состав экспериментального оборудования и методыисследования инструмента показаны в табл. 2.Экспериментальная оценка свойстврежущего инструмента – обсуждение Измерения микропрофиля поверхности сменных режущих пластин выявили существенный разброс значений шероховатости. Диапазон колебаний значений среднеарифметического отклонения профиля Ra превысил 140 %. Фактическое значение параметра превысило заявленное производителем (Ra 0,4 мкм) более чем в 2 раза. Установлено, что морфология поверхности режущих пластин не позволяет в полной мере компенсировать разброс количественных значений параметров шероховатости, в том числе и при дополнительном плазменном воздействия на поверхность пластины [6]. Исследование динамики изменения температуры a и теплопроводности l режущих пластин (рис. 4) выявило существенную вариабельность (~ 20 %) значений.  Проведенные исследования относятся к разрушающим методам контроля [10].Электрическое сопротивление промежуточного слоя оксида алюминия, как при обычных условиях, так и при температурах, соответствующих чистовой и получистовой обработке, существенно превышает удельное сопротивление материалов внешнего (TiN) и внутреннего (Ti[CN]) слоев износостойкого покрытия. Существенная неоднородность результатов измерения (варьирование превышает кратность два) и значительная величина относительной погрешности (до 90 % для пластин группы обрабатываемости M и до 35 % для группы обрабатываемости S) не позволяют использовать данную характеристику для надежной оценки свойств режущих пластин.В результате стойкостных испытаний выявлена достаточно сильная корреляция (рис. 5) между периодом стойкости и величиной термоЭДС, генерируемого естественной термопарой «инструмент – заготовка» в режиме пробного рабочего хода .Металлографические исследования поверхностного слоя (см. рис. 3) твердосплавных пластин выявили неоднородность и непостоянство размеров износостойких покрытий, структуры твердосплавной матрицы, а также наличие внутренних дефектов в ее объеме в виде микротрещин и полостей между твёрдосплавной матрицей, износостойким покрытием и его отдельными слоями.Выявленные дефекты относятся к несовершенству технологии изготовления режущего инструмента, являются причиной разброса физико-механических характеристик, напрямую влияют на режущие способности инструмента, что подтверждается существенным разбросом периода стойкости, установленного в результате стойкостных испытаний [15]. Сложное многофакторное взаимодействие в процессе резания ограничивает надежность и достоверность прогнозирования стойкости инструмента.   Управление процессами обработки в современном производстве  Как уже отмечалось ранее, при технологической подготовке во внимание принимаются не только стойкость режущего инструмента, определяющая длительность его работы и объем произведенных изделий, но и надежность обеспечения заданных технических требований. Повышение эффективности обработки требует внесения определенных корректировок как на этапе технологической подготовки, так и непосредственно при выполнении технологической операции, что определяет актуальность и практическую значимость задачи диагностики и мониторинга состояния, режущего инструмента. В условиях автоматизированного производства с высокой долей технологического оборудования с ЧПУ широко применяются различные системы контроля геометрических параметров режущего инструмента, облегчающие точную настройку оборудования, такие как Renishow ™ или Hexagon ™. Подобные системы позволяют фиксировать изменение размеров инструмента в результате износа, учитывать соответствующие коррекции в ЧПУ, а при наличии циклов автоматического измерения и подключении реляционной базы данных расширяют возможности адаптации оборудования. Однако следует отметить, что, в данном случае, фиксируется изменение только геометрических параметров, без учета физико-механических характеристик инструмента и закономерностей процесса резания, но, тем не менее, такой подход может рассматриваться как определенное приближение к «цифре». Стохастическая вариабельность фактических характеристик режущего инструмента (рис. 3) вызывает необходимость именно оперативной диагностики технологической системы [11].Наиболее популярными информационными каналами диагностики и мониторинга состояния режущего инструмента являются тензометрические измерения составляющих силы резания, эффективной мощности резания и мощности по отдельным приводам, измерения вибраций, акустическая эмиссия. Подобные системы интегрированы в станочные ЧПУ, но предназначены только для сигнализации и предотвращения аварийных ситуаций, и не реализуют полноценного адаптивного управления. Некоторые [3, 12] реализованы в качестве лабораторных стендов или прототипов, но не нашли широкого применения в производственных условиях.Основными барьерами промышленной реализации подобных систем являются стохастическая природа математических моделей, положенных в основу алгоритмов управления, необходимость наработки значительного объема баз данных, а также сам характер процесса резания, ограничивающий возможность полноценной работы измерительных систем в зоне обработки.В качестве одного из направлений повышения точности и надежности прогнозирования в условиях цифрового производства рассматривается применение нейронных сетей, которые призваны дополнить результаты регрессионного анализа, преодолеть физическую несогласованность в традиционных подходах к прогнозированию работоспособности инструмента [13]. Отметим, что применение нейронных сетей сопровождается серьезными проблемами. В первую очередь это зависимость от программного и аппаратного обеспечения. Необходимость обработки больших объемов информации требует высокого быстродействия и, следовательно, существенных вычислительных мощностей. Во-вторых, требуются сложные рекурсивные алгоритмы, длительные процедуры подбора рациональной структуры нейросети и большое время обучения. Генерация результатов на основе некоторого опыта в режиме «черного ящика» на практике затрудняет оценку достоверности и внесение изменений. Результаты расчетов с использованием AI (искусственный интеллект и нейросети обычно рассматриваются как синонимы), также, как и традиционные методы прогнозирования, имеют вероятностный характер, а значит, не избавлены от недостатков статистического анализа. Добавим, что результатынейросетевого прогнозирования чрезвычайно чувствительны к достоверности исходной информации. В то же время, надежность исходной информации чаще всего рассматривается специалистами в области искусственного интеллекта, как понятие, производное от релевантности (частоты упоминаний) [14], что не может считаться корректной оценкой достоверности и значимости. Таким образом, технология нейросетей не отменяет необходимости анализа сложного взаимодействия в процессе резания, выявления степени влияния отдельных факторов и мониторинга процесса. И, отметим, расширяет информационное поле науки о резании. Выводы Проблема прогнозирования работоспособности и мониторинга состояния режущего инструмента имеют высокую актуальность в условиях перехода к цифровому производству. Цифровизация машиностроительной отрасли создает возможности повышения эффективности металлообрабатывающего производства, но требует внедрения системы оценки входных параметров и мониторинга хода технологической операции. Это предполагает интеграцию теоретических знаний, лабораторных методов выборочного контроля, информационных каналов сбора информации о ходе технологических процессов, а также программно-аппаратных средств цифрового анализа и адаптивного управления. Вариабельность свойств режущего инструмента, определяемая сложностью и неоднозначностью технологии его изготовления, отражается на результатах процесса лезвийной обработки. Математические методы прогнозирования характеризуются существенной погрешностью и могут эффективно применяться в цифровом производстве только в сочетании с системами оперативного контроля состояния элементов технологической системы и адаптивного управления процессами обработки.Реализация перехода к полноценному цифровому производству возможна на основе синтеза знаний о закономерностях изнашивания инструмента и формирования свойств обработанной поверхности с современными математическими методами и технологиями искусственного интеллекта.