數(shù)控機(jī)床在線(xiàn)振動(dòng)監(jiān)測(cè)與故障診斷關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、數(shù)控機(jī)床的異常振動(dòng)總是伴隨著故障產(chǎn)生。作為工作母機(jī),數(shù)控機(jī)床的振動(dòng)種類(lèi)很多。通過(guò)振動(dòng)信號(hào)在線(xiàn)監(jiān)測(cè)、診斷來(lái)確定引起數(shù)控機(jī)床異常振動(dòng)的故障類(lèi)型和來(lái)源,對(duì)于保障數(shù)控機(jī)床的運(yùn)行安全、提高數(shù)控機(jī)床的加工質(zhì)量和加工效率都具有十分重要的意義。
　　本文首先構(gòu)建了面向TDNC-SX-TA數(shù)控機(jī)床的在線(xiàn)振動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),設(shè)計(jì)了振動(dòng)信號(hào)的智能化調(diào)理單元,在此基礎(chǔ)上開(kāi)展了基于振動(dòng)信號(hào)在線(xiàn)監(jiān)測(cè)的早期故障診斷、切削顫振預(yù)報(bào)和刀具磨損識(shí)別等三個(gè)方面的研究。

2、>　　針對(duì)早期故障微弱特征信息提取時(shí)隨機(jī)共振參數(shù)調(diào)節(jié)的復(fù)雜性問(wèn)題,提出了參數(shù)的聯(lián)合調(diào)節(jié)方法。在深入分析隨機(jī)共振輸出波形失真機(jī)理的基礎(chǔ)上,提出了系統(tǒng)化的信號(hào)恢復(fù)方法。為實(shí)現(xiàn)振動(dòng)沖擊信號(hào)的在線(xiàn)最優(yōu)檢測(cè),提出了采用粒子群算法優(yōu)化的自適應(yīng)隨機(jī)共振算法。切削實(shí)驗(yàn)的振動(dòng)信號(hào)分析和機(jī)械松動(dòng)診斷的成功應(yīng)用表明上述方法的有效性。
　　考慮刀具特性、工件特性和加工參數(shù)等諸多因素的影響,對(duì)切削系統(tǒng)穩(wěn)定性和顫振預(yù)測(cè)進(jìn)行了研究。建立了切削系統(tǒng)的多自由度動(dòng)力

3、學(xué)模型,并繪制了適合高速切削的穩(wěn)定性lobe圖。分析了切削系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)參數(shù)和加工參數(shù)對(duì)穩(wěn)定性的影響,并建立了切削過(guò)程保證材料最大切除率的切削參數(shù)調(diào)整準(zhǔn)則。分析了顫振發(fā)生時(shí)振動(dòng)信號(hào)的混沌特性,提出了基于振動(dòng)信號(hào)歸一化K-S熵的切削顫振在線(xiàn)監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)方法。銑削實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法的有效性和準(zhǔn)確性。
　　構(gòu)建了刀具磨損在線(xiàn)振動(dòng)監(jiān)測(cè)方案,提取了振動(dòng)信號(hào)時(shí)、頻域多維特征進(jìn)行分析,并采用LPP對(duì)多維特征進(jìn)行融合和降維。采用粒子群優(yōu)化的支持向量機(jī)模型