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高速數控車床的動態性能監控系統的研究與設計

2018-05-26 09:54:10付川川
山東工業技術 2018年9期
關鍵詞:設計研究

付川川

摘 要:本文以監控系統的功能需求為出發點,提出基于CA的高速數控車床的動態性能監控系統的設計方案,以監控系統的功能需求進行模塊劃分,針對系統中信號調理與識別決策兩個功能方面,設計了系統動態性能的預測方法。最后,利用本文所設計的高速數控車床動態性能監控系統對數控車床的空轉及切削條件下動態性能進行性能監測,以驗證基于CA的高速數控車床的動態性能監控系統設計的實用性能。

關鍵詞:高速數控車床;動態性能監控系統;設計;研究

DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.09.035

0 前言

高速數控車床的動態性能監控系統可以確保數控機床在加工過程中的工作質量,人們可以通過監測數據對加工情況進行管理和分析,并通過體系的數據對生產工作進行一系列的決策工作,為零部件的生產制造工作提供了良好的保障?;诖?,本文利用動態性能的變化規律構建符合實際應用的高速數控車床動態性監控系統,并利用自主開發的監控系統完成對CK6136S型號的高速數控車床進行動態性能測試,結合實際工況與實驗數據完成數控監控領域的研發工作。

1 高速數控車床的動態性能監測系統的總體設計方案

高速數控車床動態性能監控系統作為生產制造過程中重要的決策手段,在檢測系統的設計階段中,不單要在監測與控制的視角下對監控對象、監控參數和決策算法等監控問題進行考慮,還要對監測系統中多具備的多元化功能進行考慮,如監控數據處理、提取、大數據庫等技術應用。同時也不能夠忽視軟件與硬件方面的設計,如接口、通信以及友好型界面設計等問題。由于在設計過程中所考慮的問題過多,且并不在同一個層面上,若想將其結合在一個監測系統內必然會擾亂設計思路,并且也可能無法在具體應用中得以實現?;谝陨纤紤]的設計因素,筆者認為對于基于CA模型演化規律,可以滿足高速數控車床動態性能監控系統的設計,主要涉及三個方面:

第一,監測位置及參數的確定。針對這個問題,主要解決方法是將高速數控車床的主軸的CA模型及其模型仿真規律應用于監測敏感點的確定過程當中,并結合車床自身的加工特點,對監測參數進行確定;

第二,特征信號的捕捉和處理。即利用硬件與軟件相結合的方式,保證收集到的監控數據具有一定的可靠性和實時性,從而獲得監測特征參數;

第三,監控決策的輸出。結合此前獲取的特征信號參數以及數控機床在工況下的工藝參數,利用“BP神經網絡”輸出監控結果,并與實際監測結果進行比較,找出影響敏感點振動的主要因素,從而完成健康系統決策的輸出。

2 基于BP神經網絡的高速數控車床動態性能監控系統預測方法設計

基于BP神經網絡的高速數控車床動態性能監控決策方案的設計思想是:以工藝參數、振動特征量及與之對應的動態性能參數為樣本,對“BP神經網絡”進行監測訓練,使“BP神經網絡”具有預測能力;然后在沒有共振效應的前提下,對高效數控機床和“BP神經網絡”進行加工參數的設置,依據監控系統的監測數據與“BP神經網絡”預測之間的差異性進行判斷和決策。根據相關研究表明,“BP神經網絡”用于預測系統當中存在的誤差一般都會低于20% ,符合監測技術的基本要求,因此其預測結果具有一定的可靠性。通過監控系統實時監測的數據信息與之進行對比,可以確定高速數控車床動態性能狀態是否屬于正常的工作狀態,若不是,則立即響起警報,實現技術人員的對工作過程中的監控管理工作,幫助人們完成對整個零部件生產再制造的決策工作。

3 基于CA模型動態性能敏感點的監測實驗

3.1 空轉工況下的數控車床主軸系統敏感點振動測試實驗

經監測實驗的數據顯示,在空轉的情況下,當主軸轉速達700 r/min時,其質心與旋轉中心不會發生重合,與針對于加速度的監測信號顯示的結果非常接近,因此可以判斷在該轉速下,基于CA對監測敏感點動態性能確定表現非常薄弱,在實際加工過程中需要避免在這一轉速下進行加工作業,進而提高生產工作的質量和效率。

3.2 在切削工況下的數控車床主軸系統敏感點振動測試實驗

在實際過程中,采用CK6136S數控車床作為研究對象實施監控,選用標準工藝規格(直徑為70mm的45#圓鋼,主偏角為75°,材料為YT15 )的外圓刀作為加工對象。分析基于CA對動態性能薄弱點進行確定,從監測數據可知:當切削刀具轉速較低時,其出現的位移篇幅程度較大,而在空轉工況下的監測試驗結果恰恰與之相反,隨著主軸轉速的提高而恢復成為較大的數值。這種模仿“動剛度定義”的監測變化規律在高速數控車床動態性能監控系統中具有一定的參考價值。

4 總結

綜上所示,本文以監控系統功能需求為設計思想,對高速數控車床動態性能監控系統進行設計,并結合CA模型與數字模型仿真的結果確定監控對象。在監測系統總體的設計過程中,針對其數據收集與分析、預測與決策兩個功能模塊又展開了細致的研究,設計了以“BP神經網絡”為基礎的高速數控車床動態性能的預測方法。在利用混合編程的方式完成了整個監控體系的軟件編譯工作。最后,以CK6136S高速數控車床為研究對象,對監測系統在空轉及切削兩種工況下的加工性能展開監測研究。研究結果表明:這種以CA為基礎的監測變化規律在高速數控車床動態性能監控系統中具有一定的參考價值,值得開發人員進行深入研究。

參考文獻:

[1]蘭博驍.高速數控車床動態性能監控系統的研究與設計[D].河北工業大學,2015.

[2]楊澤青.基于復雜系統理論的高速數控加工裝備動靜態特性監控技術研究[D].河北工業大學,2010.

[3]陳英姝.高速數控車削加工復雜工況集成監控方法及系統[D].河北工業大學,2014.

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