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。

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.

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。

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。

中职院校技能大赛与专业教学融合实践探索——以数控机床装调与技术改造大赛为例

技能大赛与专业教学的有效融合能够提高学生技能水平和综合素养能力,提升中职院校办学质量,有利于发挥技能大赛在职业教育发展中的重要作用。本文以数控机床装调与技术改造大赛为例,提出调整数控专业课程体系、优化专业课程标准、改革专业教学内容、开发教学模块、切合职业大赛知识点开发教学资源等方法,以实现技能大赛与专业教学的有效融合。

重型数控机床-基础系统低频隔振研究

为解决低频环境振动导致重型数控机床加工精度降低问题,考虑机床与振源距离、振动频率等因素,采用Plaxis建立基于黏弹性人工边界的振源-土体-隔振沟三维模型,系统分析空沟、填充沟的参数(深度、宽度、距离、填充材料等)对隔振效果的影响,并首次提出空沟-泡沫填充沟的组合形式。结果表明,隔振沟深度是决定性因素,隔振沟距离越远隔振效率相对越低,空沟宽度影响很小,泡沫填充沟宽度的影响小于深度,双泡沫填充沟方案是比单泡沫沟更经济有效的替代方案,而空沟-泡沫填充沟的隔振性能更好且结构更稳定,最终,将此新型组合隔振形式应用到机床隔振,优化隔振沟参数后可将振动响应降低到原来的15%以下,有效降低环境振动对机床的影响。

基于改进FMECA与维修性的数控机床可靠性分配方法

FMECA方法可有效指导数控机床的可靠性分配,但是分析过程中忽略了决策专家决策随机性和模糊性以及子系统维修性的影响。因此,提出一种改进FMECA与维修性的数控机床可靠性分配方法。在子系统危害性分析过程中,利用云模型定量表示决策专家的评价值,有效解决了决策专家评价过程中随机性和模糊性对评价结果的影响。考虑维修性因素的影响,建立基于云模型的改进RPN方法(C-RPN),实现了数控机床子系统可靠性的合理分配。并通过与传统方法进行对比,说明了所述方法的优势。

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。

数控机床几何误差单轴五次测量与辨识方法

针对数控机床几何误差项的准确测量与辨识问题,提出了一种基于激光干涉仪的机床空间几何误差单轴五次测量与辨识方法。首先,针对X、Y、Z轴分别设置了一条测量线,测量了3条划定线上除滚转误差外的其他15项几何误差,共计15次测量;然后,分析了转角误差对直线度误差以及直线度误差对定位误差的耦合影响,并建立了误差辨识方程组;最后,根据误差辨识方程组,得到了机床21项几何误差;并进行了单轴五次测量法的测量和辨识实验,并将所得结果与空间九线法测量辨识结果进行了对比分析。研究结果表明:单轴五次测量法与空间九线法测量辨识结果的空间误差向量最大偏差为1.93μm,平均偏差为0.58μm,该结果验证了单轴五次测量法是准确和有效的。该方法考虑了实际测量过程中的误差耦合情况,因此相比于空间九线法,该方法减少了测量线数与测量次数,简化了误差项的求解过程;同时,采用单轴运动方式可以有效避免其他轴对当前运动轴误差的影响。

数控机床数字孪生建模技术及智能应用研究

数控机床作为制造业的基础装备,正朝着高速度、高精度、高柔性和高智能化的方向发展。针对智能制造中数控机床虚拟调试、健康管理、性能评估等智能化的需求,建立面向智能应用的数控机床数字孪生实现框架,提出基于几何、物理和数据模型的数字孪生多领域建模流程,研究数字孪生模型构建过程中的关键赋能技术;构建多层分级数控机床数字孪生功能实现框架,推动数控机床数字孪生智能应用实施;基于工业互联网架构开发数字孪生数控机床应用系统,利用物理空间的数据信息,在虚拟空间构建数控机床孪生模型,建立性能测评、健康管理、虚拟调试等智能应用服务模块,实现数控机床数字孪生的智能应用,提高数控机床智能化水平。

基于球杆仪的五轴数控机床误差快速检测方法

几何误差是五轴数控机床重要误差源,针对传统测量方法仪器昂贵、测量周期长问题,提出基于球杆仪的五轴数控机床几何误差快速检测方法。对于机床的平动轴误差,利用多体系统理论及齐次坐标变换法,建立平动轴空间误差模型,通过球杆仪在同一平面不同位置进行两次圆轨迹,辨识出4项平动轴关键线性误差;针对五轴机床的转台和摆动轴,设计基于球杆仪的多条空间测试轨迹,完整求解出旋转轴12项几何误差。实验结果显示,所提方法获得转角定位误差与激光干涉仪法最大误差为0.001 8°,利用检测结果进行机床空间误差补偿,测试轨迹偏差由16μm降至4μm,为补偿前的25%,验证了方法的有效性。提出的五轴机床几何误差检测方法方便、便捷,适用于工业现场。

TALENT 8/52数控机床尾座程控故障排除

通过对TALENT 8/52数控车床尾座程控故障分析,运用STEP7 PLC在线故障诊断方法,通过WINPCIN软件将同型号数控车床的PLC数据读取备份后还原至故障机床,故障排除。

基于改进遗传算法的数控机床加工铣削参数优化方法

对于数控机床加工铣削参数优化多采用常规的可信度近似模型,但该方法易受到材料失效应变系数的影响,导致优化后的加工效率较低,提出基于改进遗传算法的数控机床加工铣削参数优化方法。根据工件的本构模型,对切削刃进行采样抽取,确定最小铣削力波动位置;引入材料失效准则计算材料失效应变系数,基于此,以加工时间最短、加工成本最低和加工能耗消耗最小为目标建立铣削参数优化模型,并采用改进遗传算法求解模型,通过迭代适应度值,输出最佳铣削参数;最后,采用对比实验的形式对所提方法的优化性能进行测试。测试结果表明:应用所提方法对数控机床加工铣削参数进行优化后,能够有效缩短切削时间,提高加工效率。

数控机床工作台DSP定位误差系统设计及分析

为进一步优化数控机床对于测试误差的补偿功能,开发通过DSP硬件系统对误差进行准确预测并设置补偿措施。建立的定位误差模型预测补偿系统包含数控系统进给轴反馈结构、DSP建模预测系统以及数控系统。研究结果表明,采用Matlab软件运行得到的优化权值与阈值建立的GA-BP网络进行误差预测共需251μs;采用GA-BP网络构建的模型进行预测时达到了更高精度。该研究有助于提高数控机床加工精度,对提高加工参数的优化起到很好的指导意义以及控制效果。

多种误差因素对数控机床加工精度影响的研究

随着国家制造业强国战略的推进,新型应用场景对零部件的精度提出了更高的要求。数控机床作为现代制造业常用的设备,其加工精度直接影响着工件的质量和性能。然而,在加工过程中,诸多误差元素会导致加工精度降低,而误差作用机制呈现出复杂性和多样性。基于此,首先分析了误差对加工精度的影响,指出了误差控制的重要性,其次详细介绍了包括机床几何误差、刀具误差、工艺误差在内常见误差源的特点,最后提出了一系列提高加工精度的措施。

五轴联动数控机床发展现状与趋势

五轴联动数控机床代表了当今数控机床领域最先进的水平,为了缩短研发周期,提高加工效率和加工精度,攻克高端数控机床关键核心技术,课题组采用案例研究法和文献分析法,从国内和国外两个方面阐述了目前五轴联动数控机床的发展现状,预测了五轴联动数控机床的发展趋势,并对未来我国五轴联动数控机床的发展方向进行了展望。研究结果表明:五轴联动数控机床目前正朝着高速化、高精度化、复合化、智能化、柔性化的方向快速发展,国外在五轴联动数控机床的设计制造方面已比较成熟,而我国由于工业基础相对薄弱、数控机床产业化时间短、基础共性技术短板突出、高端创新人才短缺等原因,在五轴联动数控机床技术和产业方面还有待进步。未来,应抓住时代机遇,大力构建高端数控机床产业以企业为主体的产学研用协同创新体系,建设五轴联动高端数控机床国家重点实验室,培养我国的高端数控技术人才,不断提升我国五轴联动高端数控机床产业链自主可控能力。