基于占能比的铣削加工颤振在线监测研究

薄壁件的精加工阶段,由于刀具悬伸长,工件刚度低,加工中容易发生变形进而引起颤振。因此需要可靠的标准监测加工状态,判断加工参数是否合理。首先,采集加工中包含颤振现象的声压数据,分析颤振发生时域有效值及频域功率谱的特点,对比在不同状态的特征,并以这些特征作为监测的依据;然后,在颤振发生时能量集中频段转移,通过小波包分解后构造出反映这一特征的特征量;最后,以小波变换时频图作为状态判断依据,通过离线分析设定相关阈值,设置多重标准,满足时域有效值和频域占能比阈值要求后计算特征值,判断加工状态。验证结果表明,笔者所提出的方法可以准确识别颤振现象,同时表明声压信号可以反映颤振特征。阈值设定后,即可为后续加工在线监测提供判断标准,避免因加工参数选择不合理时对工件或机床造成损害。

面向伺服电机的STM32单片机控制系统设计

介绍了一种基于STM32F103ZET6单片机的交流伺服电机位置、速度和转矩控制方案,完成了控制系统软硬件设计、电机调试参数设置和伺服电机控制结构图等方面的工作。人机接口(HMI)采用Lab VIEW图形化编程语言设计,交互性强,界面友好。与传统的单片机控制方案相比,该控制系统具有经济性好,处理速度快,实时性好,集成度高和抗干扰性强等优点,能较好地实现交流伺服电机的精确位置定位及匀速运转控制。

大行程油缸/气缸高精度位移检测方法研究

随着液压、气压系统在大型高精密设备上运用越来越广泛,对大行程油缸、气缸输出轴位移的检测精度要求也越来越高。位移传感器是大行程油缸、气缸位移高精度检测的关键,但随着油缸、气缸行程越来越大,检测精度要求越来越高,位移传感器由于主观、客观原因越来越难满足检测要求。该文对常用的大行程位移传感器特点进行了分析与梳理,详细阐述了现行位移传感器对大行程油缸、气缸高精度位移检测所面临的难题,最后提出一种可以实现大行程油缸、气缸高精度位移检测的设计方案,该方案测量精度高、量程大、适应性强、造价便宜。该文可以为大行程、超大行程油缸、气缸高精度位移检测提供参考。

考虑模态耦合的球头铣刀颤振稳定域建模方法

球头铣刀广泛应用于曲面加工中,因此构造出针对球头铣刀的颤振稳定域叶瓣图意义重大。利用精细积分法对铣削系统二阶动力学方程进行时域数值求解,由切削刃与切触区域不同时刻的关系,确定出时域数值求解方程中所需要的刀刃瞬时切削部位,通过Floquet定理获得了高精度的颤振稳定域叶瓣图,并在三轴数控机床上进行了正确性试验验证。试验结果与预测结果相一致,表明所提供的方法能够为球头铣刀实现无颤振切削加工提供有力的技术支撑。

基于STM32的交替式排水量检测系统的硬件设计

土力学试验中的三轴试验仪,能够测量土壤的强度、应力应变及其它力学性能等,是研究土壤特性极其重要的设备。土壤试样在大围压、重载荷下获得的排水量是衡量试样体变的一个重要参数,它的测量精度决定试验的成败。然而对于超大试样体变(排水量)的测量,由于排水量大、排水时间长等特点,对其连续高精度测量是非常困难的。该文提出了一种超大试样体变(排水量)实时连续高精度检测方案,利用自带的12位ADC模块的ARM微处理器STM32F103ZET6对注入A、B量筒内的排水进行连续模数转换和数据处理,根据A、B量筒内注水液面的高度,控制多个电磁阀动作,实现A,B量筒交替注水/排水。利用LABVIEW作为上位机通过RS-232串口控制整个检测过程,显示并存储两通道的采集结果。最后对该方案进行了试验验证,试验结果表明,该方案稳定性好,测量精度高,可以实现对超大试样体变(排水量)连续高精度检测。

复杂曲面加工过程中铣刀在线监测方法

在验证了铣削力与刀柄摆动电涡流位移信号之间存在线性关系的基础上,以机床主轴端部x,y方向的加速度信号二次频域积分结果作为刀柄摆动位移信号,提取积分位移信号的基频及其谐波信号作为监测信号,解决了电涡流位移传感器安装不便的问题,同时有效去除了干扰信号的影响。利用时域同步平均(time synchronous averaging,简称TSA)计算监测信号的一阶和二阶累积量,结合时域指标方差、偏斜度、峭度、绝对均值及有效值定量刻画累积量波形,通过设定阈值实现状态预警,较好地解决了复杂曲面加工过程中铣刀状态在线监测与预警的难题。

排水量高精度连续检测方法研究

三轴试验广泛应用在土力学试验中,用于测量土壤强度和变形等特性。试样在高围压、重载荷下的获得的排水量是衡量试样体变的一个重要指标,排水量的测量精度决定试验的成败。然而,针对直径1.0m、高2.0m的超大试样,试验过程中超大试样向外排水量将达到160L,甚至更高,并且流量不均匀,流速时快时慢,排出时间长。传统的排水量检测方法由主观、客观原因很难满足对其高精度连续测量。该文对常用的传统排水量测量方法的特点进行了分析与梳理,详细阐述了传统排水量测量方法对超大试样排水量测量所面临的难题,最后提出一种满足超大三轴试验中超大试样体变(排水量)特点的连续高精度测量装置设计方案,并对该方案进行了试验验证,试验结果表明,该装置测量精度较高,装置稳定性较好,能够实现对超大试样排水量连续高精度检测。

刀具磨损状态识别与智能监测方法综述

刀具作为机械生产中机床加工所使用的关键执行件,其磨损状态识别和智能监测技术对于提高生产效益具有重要意义。传统的刀具磨损信号分析都是利用经验方法分解提取出信号特征来对信号特征进行解析,无法实现智能化监测。随着大数据时代的到来和深度学习算法的不断优化和改进,诸如卷积神经网络、深度置信网络、稀疏自动编码器等算法的应用越来越广泛,因此可以利用大数据平台,将深度学习算法与现代传感器技术、计算机技术、信号采集存储技术相结合,实现刀具磨损状态识别和智能监测。大数据技术和人工智能技术在机械工业生产中的结合应用是当今时代的必然发展趋势。

离心泵振动传递路径重合的解耦方法

振动传递路径分析是识别振动噪声源的重要手段,离心泵是船舶装备的核心部件之一,存在流体动力学噪声与机械结构振动辐射噪声的问题,传统路径方法无法准确识别振动源。针对以上存在的问题,提出一种适宜于离心泵的传递路径分析新方法。首先对离心泵的振动传递路径进行解耦,获得各个振动源处的激励力;其次,建立了离心泵的激励点-目标点、激励点-参考点之间的传递函数,构造了离心泵的各个振动源与基座的振动传递模型;最后,对所建模型进行实验验证,结果表明该方法的识别精度显著高于传统方法,能够准确识别出主要振动源与次要振动源。

铣削动力学高效分析方法及其在五轴加工中的应用研究

解决加工过程中的振动问题是实现高端制造的关键,在众多切削振动类型中,由不合适的切削参数引起的自激振动也即颤振对加工系统危害最大,因为其不仅会影响到工件的表面加工质量,而且会加剧刀具磨损和破损。从加工动力学角度来看,避免切削颤振的重要手段是对加工系统进行稳定性分析,构建出临界稳定切深与主轴转速之间的函数关系也即叶瓣图,指导工艺参数优化。

基于压缩感知和加噪堆栈稀疏自编码器的铣刀磨损程度识别方法研究

数控机床在加工过程中,刀具磨损会对被加工零件的表面质量、尺寸精度产生巨大影响,而传统依靠切削力系数来分析刀具磨损的方法,需要在工作台上安装额外测力装置,这将干扰机床正常加工,限制被加工零件尺寸,引起加工质量降低等问题,限制了其在实际工业环境中的应用。针对上述问题,提出利用主轴电流结合深度学习网络识别铣刀磨损状态的监测方法。首先,理论论证利用主轴电流代替切削力识别刀具磨损的可行性;然后,利用压缩感知对电流信号的频域数据进行数据压缩,其中为提高网络的鲁棒性,对观测信号添加高斯白噪音;最后,将压缩后的数据输入堆栈稀疏自编码网络,利用有监督学习与无监督学习相结合的方法,提取刀具磨损所引起的特征信息,用于表征刀具磨损程度。试验结果表明,该方法可以有效对铣刀磨损程度进行识别。

基于接触区域的球头铣刀颤振稳定域预报方法研究

运用半解析法精准搭建出球头铣刀与工件接触区域边界的投影方程,对铣削系统时滞动力学方程进行全离散时域数值求解,在单齿周期内球头铣刀视为圆弧切削的基础上,通过接触区域投影和切削刃投影不同时刻的关系,确定出数值求解方程中所需要的瞬时参与切削刀刃的实际切削部位,利用Floquet定理获得了不同转速下的临界切削深度,构建出了高精度的球头铣刀颤振稳定域叶瓣图,并在三轴数控机床上进行了试验验证,试验结果与预测结果相符合,表明了该方法的正确性。同时,与传统方法相比,这里所提供的方法拥有较高的预测精度,最后分析了不同参数对颤振稳定域的影响规律,为叶瓣图指导实际加工奠定了基础。

基于增强型完全离散法的球头铣刀五轴加工稳定域建模方法研究

基于坐标变换思想,精准高效地提取出球头铣刀五轴数控加工过程中与工件接触区域,利用增强型完全离散法获得铣削动力学方程的时序表达式,实现了效率和精度的共同兼顾,在单齿周期内球头铣刀视为圆弧切削的基础上,由刀刃与接触区域不同时刻的关系,确定出时域方程中所需要的瞬时切出角,借助于Floquet定理构建出了球头铣刀存在前倾角和侧倾角时的加工稳定域叶瓣图,并对其进行了有效性试验验证,试验结果与预测结果相符合,表明了该方法的正确性。

铣削动力学高效分析方法及其在五轴加工中的应用研究

解决加工过程中的振动问题是实现高端制造的关键,在众多切削振动类型中,由不合适的切削参数引起的自激振动也即颤振对加工系统危害最大,因为其不仅会影响到工件的表面加工质量,而且会加剧刀具磨损和破损。从加工动力学角度来看,避免切削颤振的重要手段是对加工系统进行稳定性分析,构建出临界稳定切深与主轴转速之间的函数关系也即叶瓣图。