数控机床切削颤振状态监测与控制技术

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1、数控机床切削颤振状态监测与控制技术工具技术数控机床切削颤振状态监测与控制技术赵中敏,王茂凡淮海工学院;亚翔系统集成科技苏州股份有限公司摘要:针对数控机床加工过程中切削颤振的现象,通过对机床的在线监测,将采样出的加速度信号进行数据处理,提出一种法作为判据的方法来判别颤振是否发生,并通过监控计算机对主轴箱和进给箱进行调控,达到抑制颤振的方法。该监控系统通用性强,所用设备少,具有可行性,从而为提高加工效率提供可循的加工依据。关键词:数控机床;切削颤振;法;在线监控;控制中图分类号:.文献标志码:,:,??,?,,.,,.:;;;;素的影响,该测量结果对

2、后续的加工指导意义不引言大。检测加工过程中的切削力信号,虽然实际操在数控机床的切削加工过程中,刀具及切削状作复杂,所需设备昂贵,但由于它与切削振动之问态和工件加工质量直接相关,机床的切削颤振始终有着紧密的联系,直接反映了刀具和工件之间的是高速、高精和高柔性数控加工的主要制约因素之相对运动。与加速度等振动传感器相比,受外界一。重载、高速加工中颤振诱发的振动,严重地影响干扰较小,对于颤振的发生检测比较准确。所以了工件的表面质量和尺寸精度,为了使机床在切削本文根据切削速度和进给量对动态切削力显著影加工过程中尽可能处于连续的高效稳定工作状态,响的特点,引

3、用特征信号法进行信号识别,提出因此要对切削状态进行实时监测与控制。速度型动态切削力的表达方式,对速度型切削颤振进行计算机在线监控与控制。切削颤振监测信号的选择特征信号的提取当机床发生颤振时,振动信号与动态切削力信号之间的相关关系增强,在时域上幅值增大、在频域对颤振机理的研究为颤振的识别、预报与控制奠上主频带由高频带向低频带移动,功率谱密度的最定了良好的基础。切削颤振的预报要及时、可靠,即大值显著增大并且模态阻尼比剧烈下降。因此,人在颤振尚未发生之前就要发出预报信号,同时不产生们用于切削颤振监测的信号主要有:切削力信号,刀误报、漏报现象;还要兼顾实

4、用性,即通用性要强,所具与工件之间的振动位移信号,车床尾架、刀架以及用设备要少。在众多的方法中,有分别对各种颤振类铣床主轴的振动加速度信号,切削位置附近的振动型“对症下药”的;有不论颤振机理如何,仅仅为控制声音信号,反映工件加工表面波纹的光纤信号,反应颤振的切削效应而采取适当措施的;也有综合考虑数切削力变化的主轴驱动电流信号等。种颤振的切削效应而进行颤振识别、预报与控制的。在检测颤振所采用的几种信号中,最准确的下面从通用性强,所用设备要少这个角度说明数控机是测量分析已加工表面的表面质量。但是该测量床切削颤振的在线监控方法??法。方法已经对工件造成

5、伤害,而且由于其他随机因切削加工过程中颤振的形成和发展具有三个不同的过程,即稳定切削过程、过渡过程和稳定的颤振收稿日期:年月过程。在稳定切削过程中,动态切削力较小,其值年第卷.并不规律,如图所示,而当处于稳定颤振态以后,它确定信号范围边界,由于噪声干扰,有时尚需进却非常有规则,呈现明显的周期性,如图所示。行平滑处理。/,、八/、人八八厂/图模式识别过程图稳定状态特征分析:应用有关信号处理方法,将模拟信号转变为特征量,并研究特征量与状态间关系,达到去伪存真目的,它是进行状态分类最关键的一步。..特征量选择:在特征分析基础上,选择规律性强,对状

6、态变化反映敏感的特征量作为模式向量,达到去粗取精的目的。自学习训练:根据所选择的模式样本集,在图颤振状态有人或无人指导下,构造分类判别函数,使对所有模设为的每秒穿越零值次数,为的每式样本集分类良好。它能向分类器提供判别函数的秒峰值和谷值次数之和。由于稳定切削过程中结构及参数。信号为随机信号,/,而颤振过程中/特征量计算:当特征分析、特征量选择、自学习,因此可以根据这一特性进行颤振识别和预训练完成后,按特征量选择所提供的特征量类报。实际应用时取型,从预处理信号中计算用作分类的模式向量,并送一∑一一至分类器。???????????????一分类器:按

7、自学习训练所确定的判别函数的一∑一一一.结构形式及参数,并从特征量计算提供的模式样本式中:』‘一,,,?,实现分类,达到识别的目的。机床颤振在线监测与控制,:』‘一‘:,,,【’一一根据机床颤振的非线性理论,机床颤振的振幅假如设置门限值为.一般取为.?对于切削用量有极其敏锐的依赖关系。切削颤振发.,则当实际值超过该门限值时控制系统就生后,只要适当改变切削速度或增大进给量,即可有“报警”,发出控制信号,并通过调节主轴箱和进给效地抑制颤振。因此,在切削过程中,计算机一旦识箱来控制颤振的发生。别出颤振即将发生的预兆,即可迅速启动控制系统,模式识别过程调

8、整切削用量,从而把颤振消灭在孕育阶段。机床颤振的计算机在线监视与控制系统如图工况监视与故障诊断就是对工况状态的识别。所示,该系统具有以下