五轴数控机床旋转轴综合误差测量与辨识

针对五轴数控机床旋转轴的运动误差和几何误差的综合评估问题,在不考虑直线轴运动误差影响的情况下,提出了一种采用R-test测量仪的测量及其辨识方法。首先,测量过程按照参考球的两种不同高度设置进行,仅移动旋转轴,而不移动直线轴。其次,利用R-test测量仪对旋转轴的运动精度进行了测量。此外,假设旋转轴位置几何误差和工作台上参考球的设置误差是影响测量结果的因素,并通过最小二乘法对这些因素进行分离。采用IBS公司的R-test测量仪,对米克朗公司UCP800Duro立式五轴加工中心C轴的运动误差和几何误差进行了测量实验。研究结果表明,该方法能够正确识别旋转轴的运动误差和几何误差,可以有效地综合评估旋转轴的运动精度,并有助于进一步提高旋转工作台的精度。

可靠性约束下的重型数控机床维修策略

针对TH65140重型数控机床的各个子系统进行危害度分析,制定经济高效的预防性维修策略。通过威布尔分布对重型数控机床进行可靠性建模,在可靠度约束下,建立以最小维修费用和最大可用度为目标的机床子系统定期预防性维修模型,对模型进行求解得到了最优的维修次数及维修间隔期,制定出了重型数控机床的预防性维修策略。

数控机床滚珠丝杆故障诊断试验装置研究与实践

数控机床是集制造技术、计算机技术、电子技术、自动技术等于一体的重要加工装备,也是新时代智能制造技术的基本装备,其重要性毋庸置疑,在航空航天、汽车制造、军事装备等行业均发挥着重要作用。滚珠丝杆副是数控机床上最常使用到的传动元件,精密度高且使用频繁,一旦出现故障,不仅会影响生产效率,更严重的会影响机械零部件的加工精度,造成后续整个配套设备无法运行,产生巨大的经济损失。本文结合数控机床的运行原理,从滚珠丝杆副的组成部分着手,以数控机床操作人员在日常工作过程中实际遇到的故障问题为切入口,详细介绍和分析常见的故障类型及其诊断处理方法。

基于多模 态集成卷积神经网络的数控机床齿轮箱故障诊断

针对数控机床齿轮箱在实际工作环境中负载多变且噪声干扰大、传统神经网络难以充分提取信号中的故障特征等问题,提出一种多模态集成卷积神经网络(MECNN)用于数控机床齿轮箱故障诊断。该方法将多模态融合技术与多个卷积神经网络结合,利用快速傅里叶变换方法将时域信号转换成频域信号;利用时域信号和频域信号对2个卷积神经网络进行训练,使模型能够分别从时域和频域2个角度提取特征,再将浅层特征融合;最后,将融合后的特征输入到卷积神经网络中进行故障特征的深度挖掘,并进行故障诊断。使用东南大学的齿轮箱数据集进行验证,设计了2种特征融合的方法并进行了对比。实验结果表明:在噪声下,MECNN模型用于故障诊断的准确性和鲁棒性均优于单一的时域CNN和频域CNN。

数控机床液压系统分析与装配工艺实践

研究机床液压系统的工作原理、完善液压元件的安装工艺是机床生产和使用单位从装配细节着手提高机床稳定性等综合性能的有效途径。文章以某知名国产品牌数控车床的液压系统为研究对象,分析了该产品液压系统的组成及控制回路的工作原理,并对液压元件通用装配工艺做出了详细的规范性技术要求。通过在机床生产与维修中的实践证明,此技术规范可提高机床装配质量和综合性能的稳定性,可为机床技术从业人员掌握机床液压系统的基本知识提供一定的参考,对正确安装、调试、使用、维护和维修机床有着重要的指导意义。

数控机床电动主轴WPD-TSNE-SVM模型故障诊断

为了提高数控机床电动主轴故障诊断效率,设计了一种WPD-TSNE-SVM组合模型。利用小波包方法分解主轴振动信号,并完成样本集TSNE降维的过程,利用SVM完成重构特征的故障分类。构建数控机床主轴信号混合特征空间向量,并进行故障诊断分析。研究结果表明:TSNE方法训练样数据形成规律分布特点,采用非线性SVM多故障分类器实现小波包混合特征的故障准确分类。根据径向基核函数建立的非线性SVM诊断方法获得更高准确率。该方法诊断轴承运行故障,获得更高维护效率,确保数控机床主轴运行稳定性。

高端数控机床的现状和发展

高端数控机床的发展水平直接决定着一国装备制造业的技术水平,进而影响国家整体工业竞争力和综合国力,因此也是衡量一个国家工业现代化的重要标志。以高端数控机床为研究对象,归纳总结了其产业特征和发展趋势,结合国内外高端数控机床产业发展现状,详细分析了我国高端数控机床在产业需求规模、高端用户场景、完整产业体系和赋能技术发展等方面的优势,阐述了在关键技术研究、技术创新体系建设、高端配套水平、产业发展生态和智能落地应用等领域的短板,并由此给出高质量实施国家重大科技计划、高质量建设机床装备创新体系、高质量提升产业基础支撑能力、高质量优化行业发展生态环境以及高质量推动智能集成示范推广的发展策略。

基于改进阿林斯法的数控机床子系统可靠性分配

根据采集到的某国产数控机床的故障信息进行分析整理并进行子系统划分,结合数控机床相关性模型改进可靠性分配方法进行目标值分配.应用层次分析法建立影响因素隶属度集,采取DEMATEL决策实验室分析法确定故障相关数据的中心度影响因素,结合维修性、维修时间、故障停时、故障次数及复杂度确定隶属度函数集,对于各影响因素的权重的确定采用熵权法,进而计算出数控机床的可靠性分配因子.将影响度因素引入阿林斯分配法进行改进,使改进后的方法适用于各子系统串联且存在故障相关性的系统.数值算例表明,相较于传统阿林斯法,本文方法能够减少子系统对故障时间的要求.同时,为验证本文分配结果的合理性,采用蒙特卡洛仿真法以分配结果为基础对目标机床整机进行可靠性预计,计算结果证明了方法的可行性.

数控机床刀具智能管理柜设计

随着数控加工技术的不断发展,数控刀具以其高效、精密、高速、耐磨的良好综合性能取代了传统刀具,而数控刀具材料的不断开发,必将带来刀具成本价格的上升。与此同时,数控加工中由于刀具管理混乱而引起的刀具损耗、生产成本增加现象屡见不鲜。文章首先对数控机床进行了概述,然后对数控刀具进行了简单介绍,最后提出了数控机床刀具智能管理柜的设计方案,希望对数控机床加工行业减少刀具的损耗、降低生产成本、提高生产效益作出贡献。

数控机床主轴精密轴承装配技术研究

主轴单元是数控机床的核心功能部件,其装配质量影响着数控机床高速、高精密、高可靠性等性能指标,主轴单元的装配质量又受与之配套的轴承装配质量的影响。以某型主轴单元所配置的精密轴承为研究对象,分析装配技术,制订主轴单元装配流程,并对主轴单元精度检测数据进行跟踪汇总。通过精密轴承装配得到的主轴单元,精度和性能均满足并优于设计要求,由此说明对数控机床主轴精密轴承装配技术的研究具有推广价值。

基于数据-模型驱动的数控机床综合误差动态预测方法

针对数控机床综合误差建模复杂,模型适应性差的问题,提出一种基于数字孪生技术的数控机床综合误差建模方法及误差预测方法。为了建立模型和实时数据相融合的综合误差数字孪生体,以三轴数控机床为研究对象,首先采用多体动力学和齐次坐标变化相结合的方法,建立了考虑几何误差和动态误差的综合误差预测模型,并将预测模型进行数字化表达,以此构建基于数据和模型驱动的综合误差数字孪生模型。然后,为将物理空间高保真地映射到数字孪生体中,基于TCP/IP通讯协议构建数据传输框架,实现了数据在物理空间和数字孪生体之间的双向实时映射。最后通过三轴数控机床验证了综合误差预测数字孪生体的可靠性,同时利用虚实同步运动实验验证了数据传输的实时性和稳定性。研究结果为构建误差模型数字孪生体提供了一种新途径,并为实现数控机床的综合误差动态预测提供了理论基础。

基于变量敏感度筛选的回归型支持向量机的数控机床热误差预测

随着机械制造行业的迅猛发展,对于数控机床的定位精度要求越来越高。为了提高机床定位精度,建立了基于变量敏感度筛选与回归型支持向量机(SVR)混合模型,并将其用于数控机床热误差预测方法。该方法基于对变量敏感度分析,筛选掉敏感度低的干扰自变量。本方法与基本SVR模型对数控机床热误差预测值进行对比,结果表明基本SVR受到敏感度低的干扰自变量影响,预测结果与实测热误差结果偏差较大;经过变量敏感度筛选之后的SVR混合模型预测值具有更高的准确度,验证了此模型的可行性。

时域流形特征增强在数控机床轴承故障诊断中的应用

以数控机床轴承的时域振动信号为研究对象,提出一种基于流形学习的特征增强方法。首先,将采集信号的时间序列进行相空间重构,通过计算子相空间的信息熵来构建信号在特征空间中的表示,并以流形距离作为原始信号来集中不同故障类型的度量。然后,使用等距特征映射算法求取信号在特征空间中同胚的低维流形,其结果可用于对故障类型的分类判别。经实例数据集的验证分析发现,信息熵—等距特征映射变换能够在低维特征空间表达并强化轴承时域信号的故障类型特征,可有效应用于数控机床轴承单一和复合故障场景的设备运行诊断。

数控机床主轴动平衡设计

随着高速高精机加工行业的发展和对高效率的追求,数控机床主轴不断朝高精度、高效率、高速方向发展,尤其是对主轴转速的要求越来越高。主轴组件在设计、加工、装配等过程中,由于结构不对称、材质不均匀、装配间隙等原因,会引起主轴组件质心偏离旋转中心,严重影响主轴动平衡,在高速旋转时产生发热、噪声、振动等现象。针对主轴组件质心偏离旋转中心而影响动平衡的问题,结合数控机床主轴特点,进行主轴动平衡设计,并在高速车削中心主轴上进行计算验证。

基于AR技术的高档数控机床运维平台设计研究

为响应中国制造业智能转型需求,针对传统二维交互界面的数控机床运维系统在人机交互过程中容易造成信息认知偏差、维修错误等问题,研究探讨了AR技术的优势及其运用于高档数控机床运维领域的可能性,构建了一套基于AR技术的高档数控机床运维平台框架,并以Unity3D为载体,设计开发了基于AR技术的高档数控机床运维平台。实现了运维人员和数控机床之间面对面的AR人机交互,提升了数控机床运维的高效及智能管理效率。

某重型数控机床可靠性建模及评估研究

与传统的机床相比,重型数控机床存在结构复杂、故障溯源困难、样本少、数据不足等缺点,因此对它进行可靠性研究比较困难。针对这一问题,分析某厂TH系列重型数控机床的故障数据,利用威布尔分布函数建立某重型数控机床的可靠性模型;为了获得更高的拟合精度,采用最小二乘线性回归分析法、极大似然估计法和灰色模型估计法3种方法来进行参数估计并选取最优值。通过K-S检验证明了以极大似然估计法所建立模型的威布尔分布拟合误差最小、精度最高;以极大似然估计出的模型作为可靠性评估模型,通过计算得到此系列重型数控机床的观测值与点估计值分别为298.155 0、298.675 9 h,二者基本相等,证明了模型的正确性。

数控机床直线电机进给伺服系统的动态特性分析与研究

针对数控机床中控制误差对零件精度与表面质量的影响,探讨机床直线电机进给伺服系统的建模、参数辨识、评估与优化等关键问题。通过对永磁同步直线电机模型和进给伺服系统控制器进行建模,确立系统的基本框架。为了精准捕捉其动态特性,在参数辨识方面,采用卡尔曼滤波的辨识方法对伺服系统的质量、黏性阻尼系数及库仑摩擦力进行辨识,并将辨识参数代入系统模型,验证了卡尔曼滤波辨识结果的准确性。最后,为减小机床控制误差,针对进给伺服系统的评估与优化提出时域性能指标,并通过试凑法对进给伺服系统的控制进行参数优化,同时验证了优化参数的可靠性。

高档数控机床半实物仿真系统关键技术及应用

数字经济已成为我国经济发展的新引擎,虚拟仿真教育装备作为数字化和现代教育体系结合的重要载体,已成为解决教学过程中存在的“高投入、高难度、高风险、难实施、难观摩、难再现”等问题的重要手段。聚焦新一代信息技术在高档数控机床中的应用,综合利用数字孪生、虚拟仿真和云计算等先进技术,提出了高档数控机床半实物仿真系统设计的新理论、新方法,产教融合、科教融汇,校企协同开发了高档数控机床半实物仿真系统,研制了VGT-5型数控五轴模拟训练机和VMT-5型车铣复合模拟训练机,突破了高档数控机床半实物仿真系统理论设计、工程应用的重大难题,不仅较好地解决了高档数控机床学习难、操作难的问题,推动了传统实训教学模式的创新,而且具有重要的工业应用前景,是对高端制造装备的重大创新。高档数控机床半实物仿真系统通过硬件设备和数字化虚拟技术的结合,实现了全方位、三维化、形象化的实践教学和展示,推动了虚拟仿真技术与教育教学的深度融合,显著提高了教学质量,赋能教育高质量发展,取得了显著经济效益和社会效益。

高档数控机床数字孪生模型及关键技术研究

制造业是国民经济发展的重要支撑,高档数控机床作为制造车间的重要设备,对于制造业的发展有着重要影响。数字孪生技术应用于高档数控机床,能够提升维护、校准的精准度,其关键技术的研究具有重要意义。文章将围绕高档数控机床数字孪生关键技术进行深入探讨,在分析高档数控机床数字孪生模型的同时,详细阐述高档数控机床数字孪生体系结构,并提出几种高档数控机床数字孪生技术的关键技术,以期促进制造行业的高质量发展。

五轴联动数控机床的RTCP功能开发与实际应用研究

机床是一个国家制造业的基础,也是一个国家制造业水平的象征。随着我国经济的发展和国防建设的需要,对高端数控机床有迫切的需求,而五轴联动数控机床系统则代表了机床制造业的最高水平。但是由于西方发达国家对五轴联动数控机床系统实行出口管控和限制,我们要想获得西方发达国家的五轴联动数控机床核心技术非常的艰难。因此,我们必须独立自主地研发五轴联动数控机床系统,才能解决我国高端机床加工制造中遇到的各种难题,推动我国高端制造业不断地向前发展。本文对五轴联动数控机床和RTCP功能及其优点进行了详细的阐述,然后对五轴联动数控机床RTCP功能进行了开发和实现,并通过实验验证了其效果,希望对同仁有所帮助和启发。