Improvement of the Efficiency of Machine Tools due to Coherent Operation of the Source and Consumer of Mechanical Power

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

A possible way to improve the operation efficiency of complicated systems is the method of coherent operation of individual system elements. The operation efficiency of a machine tool can be improved by provision of its optimum position between the electric motor drive and a rigidly coupled cutting tool. The optimum mutual position of the electric motor shaft and the cutting tool can be achieved by coincidence of the maximums of the generated and consumed torque. Any deviation of the mutual position of the maximums of generated and consumed torque leads to alternating oscillations of torque in the system of rotating bodies: electric motor shaft–cutting tool. A drawback of the generated torque against required torque leads to an increase in sliding of the electric motor and a local decrease in efficiency for about 180 degrees of rotation of the electric motor shaft.

About the authors

A. V. Egorov

Sarov Institute of Physics and Technology, Affiliate of National Research Nuclear University MEPhI, 607189, Sarov, Russia

Email: Shram18rus@mail.ru
Россия, Саров

V. G. Shram

Siberian Federal University, 660041, Krasnoyarsk, Russia

Email: Shram18rus@mail.ru
Россия, Красноярск

Yu. F. Kaizer

Siberian Federal University, 660041, Krasnoyarsk, Russia; Krasnoyarsk State Agrarian University, 660049, Krasnoyarsk, Russia

Email: Shram18rus@mail.ru
Россия, Красноярск; Россия, Красноярск

A. V. Lysyannikov

Siberian Federal University, 660041, Krasnoyarsk, Russia; Krasnoyarsk State Agrarian University, 660049, Krasnoyarsk, Russia

Email: Shram18rus@mail.ru
Россия, Красноярск; Россия, Красноярск

Yu. N. Bezborodov

Siberian Federal University, 660041, Krasnoyarsk, Russia

Email: Shram18rus@mail.ru
Россия, Красноярск

K. S. Stepanova

Volga State University of Technology, 424000, Yoshkar-Ola, Russia

Email: Shram18rus@mail.ru
Россия, Йошкар-Ола

A. V. Kuznetsov

Siberian Federal University, 660041, Krasnoyarsk, Russia; Krasnoyarsk State Agrarian University, 660049, Krasnoyarsk, Russia

Email: Shram18rus@mail.ru
Россия, Красноярск; Россия, Красноярск

V. L. Tyukanov

Siberian Federal University, 660041, Krasnoyarsk, Russia

Author for correspondence.
Email: Shram18rus@mail.ru
Россия, Красноярск

References

  1. Benmiloud O., Arif S. Identification of Coherent Generators in Multi-Machine Power Systems // Int. Conf. on Advanced Electrical Engineering, ICAEE-2019. 2019. 9015067.
  2. Gupta A.K., Verma K., Niazi K.R. Power system low frequency oscillations monitoring and generator coherency determination in real time // Int. Conf. on Innovative Smart Grid Technologies, ISGT Asia-2018. 2018. P. 752.
  3. Khan S., Shariff S., Ahmad A., Saad Alam M. A Comprehensive Review on Level 2 Charging System for Electric Vehicles // Smart Science. 2018. V. 6. Iss. 3. P. 271.
  4. Widl E., Jacobs T., Schwabeneder D., Schuelke A., Auer H. Studying the potential of multi-carrier energy distribution grids: A holistic approach // Energy. 2018. V. 153. P. 519.
  5. Soni B.P., Saxena A., Gupta V. Online identification of coherent generators in power system by using SVM // 2017 4th Int. Conf. on Power, Control and Embedded Systems, ICPCES-2017. 2017. P. 1.
  6. Li C., Xu J., Zhao C., Liu W. Coherency equivalence method for voltage source converter based on virtual synchronous generator. Diangong Jishu Xuebao // Transactions of China Electrotechnical Society. 2016. V. 31. Iss. 13. P. 111.
  7. Zhang H.-B., Zheng Z.-Q., Li Z.-N., Xun G., Sun Y.-W. An analytic hierarchy process based method for identifying coherent generator groups // China Int. Conf. on Electricity Distribution, CICED, 2014. P. 490.
  8. Pavlov A.I., Egorov A.V., Polyanin I.A., Kozlov K.E. A method for functional diagnosis of hydraulic drives of forest machinery // Int. J. of Environmental and Science Education. 2016. V. 11. Iss. 18. P. 11331.
  9. Pavlov A.I., Tarbeev A.A., Egorov A.V., Kaizer Y.F., Matkerimov T.Y. Oscillating method for monitoring the technical condition of the hydraulic cylinders of manipulator machines // J. of Physics: Conference Series. 2020. V. 1515. Iss. 4. 042053.
  10. Hamidieh Y.A., Seth B.B. Drill breakage detection in two spindles station in a dial machine // SAE Transactions Section 5: J. of Materials & Manufacturing. 1996. V. 105. P. 950.
  11. Внуков Ю.Н. Автоколебания при фрезеровании тонкостенных элементов детали. Монография. Электронное издание. Запорожье: ЗНТУ, 2017. 208 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2.

Download (88KB)
3.

Download (49KB)
4.

Download (85KB)

Copyright (c) 2023 А.В. Егоров, В.Г. Шрам, Ю.Ф. Кайзер, А.В. Лысянников, Ю.Н. Безбородов, К.С. Степанова, А.В. Кузнецов, В.Л. Тюканов

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».