磨削技術
機床加工過程狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的內(nèi)容及待研究的問題 |
| 發(fā)布時間：2022/5/9 |
| 機床加工過程狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的內(nèi)容及待研究的問題 一、監(jiān)測與診斷的特點 數(shù)控機床加工過程中表現(xiàn)出的動態(tài)特性主要有以下幾個方面。 (1)離散性與斷續(xù)性就加工而言，信息的主要形式是離散的，如零件尺寸、加工精度及各種經(jīng)濟與技術數(shù)據(jù)等；就加工過程而言，在一次走刀中切削加工可以是連續(xù)的(如車、鉆、磨等)，也可以是斷續(xù)的(如銑)；從一個零件的制造過程而言，工序與工序是兩個相互獨立的過程，而對加工質量來說，工序與工序又是相關的。 (2)緩變性與突發(fā)性在固定的加工條件下，一臺機床的動態(tài)特性是緩慢的，如機床的溫升、零件磨損、應力的分布等都是緩變過程；而如刀具破損、折斷等往往是瞬時出現(xiàn)的，這些屬于是突發(fā)性故障。 (3)隨機性與趨向性 由于機械加工過程中的隨機因素干擾大，因此加工過程中各種物理量的變化，如切削力、切削溫度、刀具磨損與刀具壽命和切削條件的關系往往是帶有趨向性的隨機過程。 (4)模糊性在現(xiàn)象與原因關系上，大部分呈模糊性，即一部分因果關系是透明的，而另一部分是黑色的，屬于灰色系統(tǒng)。在狀態(tài)分析中需要用到的各種建模方法，沒有適用于各種情況的通用數(shù)學模型。在狀態(tài)分類中，可分性是基本的，但類別之間往往無確定的邊界，客觀上也存在模糊區(qū)，使得狀態(tài)分類困難。 二、監(jiān)測與診斷的內(nèi)容 機械制造系統(tǒng)最終目的是在保證產(chǎn)品質量的前提下，降低制造成本，提高生產(chǎn)率。奄切削加工過程中采取狀態(tài)監(jiān)測與診斷的目的就是為了保證達到上述目標。監(jiān)測與診斷的內(nèi)容包括產(chǎn)品質量監(jiān)控和加工過程穩(wěn)定性監(jiān)控，二者相互有關，又各有側重。在目前自魂化生產(chǎn)環(huán)境中，生產(chǎn)過程主要是靠計算機來控制的，所以產(chǎn)品質量監(jiān)控和過程穩(wěn)定性監(jiān)捧都是十分突出的問題。具體監(jiān)控包括加工過程狀態(tài)監(jiān)控、產(chǎn)品質量監(jiān)控和環(huán)境參數(shù)及塞全監(jiān)控等三大部分的監(jiān)控。 1．加工過程狀態(tài)監(jiān)控 (1)切削狀態(tài)機床在切削過程中隨著切削力和切削扭矩的變化，引起機床的動湊源、傳動系統(tǒng)等部件有關參數(shù)的變化，以此來判斷機床運行狀態(tài)的正常與否。狀態(tài)監(jiān)控包括以下方面：①切削力、扭矩、主軸電機功率和電流以及它們與切削力的關系；②切削顫振及嚆聲；③切削溫度；④切屑形狀及切屑的流向等；⑤冷卻液和潤滑液的溫度及污染程度。 (2)刀具狀態(tài)刀具是切削加工的直接參與者，所以刀具狀態(tài)正常與否能直接反曦機床的加工狀態(tài)，如刀具的磨損、裂紋、折斷、刀具的壽命等。 2．加工精度監(jiān)控 工件的加工精度主要包括兩部分：一是工件的尺寸、形狀及相互位置精度；二是工甥的表面質量，即表面粗糙度。 保證產(chǎn)品加工質量是生產(chǎn)系統(tǒng)的最終目的。為此，需要監(jiān)視工件的自動定心，自動蔫量工件的形狀；監(jiān)視刀具磨損的補償、熱變形的補償、螺距誤差的補償?shù)?；監(jiān)視機床熱源蜀各主要執(zhí)行部件溫度的變化，將溫升控制在允許范圍內(nèi)。 3．環(huán)境參數(shù)及安全監(jiān)控 為了保證機床的安全運行，需要對機床周圍環(huán)境的外部因素進行監(jiān)控，主要包括：嘲的電壓、電流值監(jiān)測，環(huán)境空氣的溫度和溫度的監(jiān)測，供水、供氣壓力的監(jiān)測，火災進出系翔的監(jiān)測等。在全部電氣控制盤和泵等機械熱源部位設置檢測溫度與煙的火災檢測裝置詡防止數(shù)控裝置的火災，當測出火災預兆時，能自動切斷系統(tǒng)的全部電源，并發(fā)出警報。 機床的運行狀態(tài)和加工工件的質量監(jiān)測既是為機床的正常運行控制提供控制嘲據(jù)，也是為機床的故障診斷提供診斷決策的依據(jù)，診斷的準確與否，監(jiān)測是前提。在鯛的監(jiān)測對象中，一般把自動換刀裝置、刀具的磨損及破損、工件加工尺寸精度的超差作為監(jiān)測重點。 三、待研究的問題 數(shù)控機床切削加工過程的狀態(tài)監(jiān)測與診斷一直是人們關注的研究課題。一般是針對某一監(jiān)控對象，如切削顫振、刀具破損磨損等，力圖尋求某一閾值作為狀態(tài)識別的依據(jù)。然而，實際的切削過程是動態(tài)過程，所以這種閾值是隨機的，確定的閾值就難于適合生產(chǎn)條件的變化。此外，還有諸如傳感器問題、信號拾取及數(shù)據(jù)處理的實時性等問題，綜合起來覺得有以下幾方面的問題值得研究。 1．加工系統(tǒng)的幾何及物理量基本規(guī)律的研究 機床加工系統(tǒng)的幾何及物理量基本規(guī)律的研究是最根本的問題，它涉及信息源的問題，以及切削過程中信息傳遞。加工過程機理方面的研究，前人做了大量工作，大多數(shù)是在實驗室研究得出的結論但是在線工況監(jiān)視需要的是實際加工機床的運行數(shù)據(jù)。為此，必須研究和解決傳感器技術問題，研究動態(tài)數(shù)據(jù)處理的實時性問題。因此，結合生產(chǎn)實際，對加工系統(tǒng)的幾何及物理量快速、有效的檢測與識別方法，仍然是當前最重要、最基礎的研究工作。 2．多功能、柔性監(jiān)視診斷系統(tǒng)的研究 制約機床切削加工過程自動化和影響產(chǎn)品質量的故障狀態(tài)，比如刀具的異常磨破損和切削顫振等異?，F(xiàn)象的出現(xiàn)均伴隨有多種物理現(xiàn)象的異常變化，如機床的振動、噪聲、切削熱、切削力、切削功率、聲發(fā)射等也隨之產(chǎn)生異常變化。但是，過去的監(jiān)視裝置存在諸多問題，如信息量中只有少部分信息被利用，只適用于單目標決策，方法簡單，判別函數(shù)不能自動生成，軟硬件和計算機數(shù)字控制機床接口功能差等。由單一目標向多功能、柔性方向發(fā)展是監(jiān)視診斷技術今后的重要任務之一。在迅速發(fā)展的柔性制造系統(tǒng)的生產(chǎn)環(huán)境中，數(shù)控機床的監(jiān)視與診斷系統(tǒng)必須具備以下功能： (1)具有多通道測量和大量模擬信號或數(shù)字信號處理能力和智能輸入接口； (2)具有多種現(xiàn)代信息處理方法的軟硬件，可進行狀態(tài)的特征分析，預報狀態(tài)的發(fā)展趨勢； (3)具有復雜的多狀態(tài)判別功能，能自動生成判別函數(shù)： (4)具有各種功能的機床和計算機網(wǎng)絡接口及聯(lián)機工作能力。 3．切削加工過程動態(tài)模型的研究 切削加工過程的動態(tài)模型包括機床設備、運輸設備、加工過程及機械制造系統(tǒng)等。因為：①監(jiān)視診斷是基于過程的動態(tài)變化規(guī)律進行的；②數(shù)學模型是對客觀物理系統(tǒng)的數(shù)學描述，又是系統(tǒng)信息的凝聚手段；③模型參數(shù)及有關特征值、特征函數(shù)都能反映加工過程的狀態(tài)和規(guī)律，它們是時域特征量的重要提取方法。所以，研究動態(tài)模型目的就是根據(jù)數(shù)學模型實現(xiàn)故障的預報和控制，因此，研究切削加工過程動態(tài)過程的數(shù)學模型及其軟、硬件模塊，以便于在線應用，也將是監(jiān)視診斷技術發(fā)展的重要任務之一。 4．工況狀態(tài)綜合辨識方法的研究 在切削加工過程中，有兩個問題必須解決：一是多種信息融合，提高識別精度；二是一種源信息用于多目標同時識別。一種信息源可以提取很多特征量，而一種特征量又往往包含幾種性質的狀態(tài)特征，這樣就可以利用一種源信息來監(jiān)視和診斷不同的故障。于是，如何充分利用信息的研究就顯得非常重要。圖7—1表示了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術的多目標判別的含義。例如刀桿振動加速度的方差是表示刀桿振動信號的能量(用特征量x-表示)，它既可作為切削顫振判別的特征量，也可以作為刀具磨損、崩刃、折斷判別的特征量，這樣就使信息得到充分利用。工況綜合辨識方法就提供了利用一種源信息實現(xiàn)多目標辨識的可行性。用一種源信息的不同特征量構造不同的判別函數(shù)，達到識別不同工況狀態(tài)的目的。在此基礎上，可以進一步采用信息融合技術，提高識別精度。 綜上所述，數(shù)控機床的工況監(jiān)視與故障診斷是一門綜合性很強的學科領域，隨著現(xiàn)代信號處理、系統(tǒng)辨識、檢測技術、模式識別、控制工程、信息理論與人工智能的發(fā)展，作為加工過程狀態(tài)、監(jiān)測與診斷系統(tǒng)，以狀態(tài)辨識為中心的智能處理系統(tǒng)將得到不斷發(fā)展與完善。 四、切削過程工況監(jiān)控 系統(tǒng)切削過程工況監(jiān)測與控制系統(tǒng)主要包括如下幾個環(huán)節(jié)，如圖所示。  圖 切削過程監(jiān)控系統(tǒng) 下面簡要闡述各環(huán)節(jié)的組成和作用 (1)傳感器組各傳感器裝在機床主要部件的不同部位，既可以用于輸入監(jiān)控(黠機床、刀具、毛坯、夾具等狀態(tài))，如不符合要求，就發(fā)出報警，停止加工；也可以用于切謦過程監(jiān)控，利用不同傳感器監(jiān)視切削過程中各種物理狀態(tài)參數(shù)的變化；還可以作為輸出壤控，監(jiān)測加工中和加工后的工件狀況。 (2)信號采集與處理該環(huán)節(jié)主要是將傳感器獲取的信號進行采集、AID轉換、放大、濾波、除噪聲等預處理，然后用時域、頻域、幅域、倒頻域等不同的信息空間進行分析。 (3)特征提取和分類從預處理后的信息中提取出能表征各工況狀態(tài)的特征量用于故障診斷，此過程也是對海量數(shù)據(jù)進行有效壓縮的過程。機床主軸的轉速，各坐標軸的進給速度，切削力，切削功率，切削振動等物理量，在切削加工過程中均可以看作是平穩(wěn)隨機變量，都可以作為故障診斷的信息源。能有效地反映工況狀態(tài)的特征量和函數(shù)模型有概率密度函數(shù)、方差函數(shù)、自相關函數(shù)、峭度系數(shù)、以及由離散信號建立的自回歸滑動平均模型(ARMA)中的格式函數(shù)(Green’s Function)、自協(xié)方差函數(shù)等特征函數(shù)。利用自學習和經(jīng)統(tǒng)計分析等方法，建立正常切削狀態(tài)時的各特征量或特征模型作為狀態(tài)識別的標準輸入。然后，將實際切削加工中實時采集的監(jiān)控信號進行信號處理，得出特征量或特征模型，與自學習過程記錄并統(tǒng)計分析建立的特征量或特征模型進行比較，作出工況正?；虍惓５呐袛唷?br /> 在利用提取的特征量或特征模型進行模式分類時，要注意正常的工況變化與切削過程變化對應閾值的不同。正常的工況變化一般有：開機、關機、啟動、工作、停止、空載、不同負載、滿載等情況，通過機床控制裝置可以獲取當前被檢測部位的正常工況變化；同時隨著機床的不斷運行，同一工況下特征量的閾值也在不斷變化，應通過在線監(jiān)測的歷史數(shù)據(jù)不斷調(diào)整特征量的閾值。 (4)診斷決策根據(jù)工況狀態(tài)的識別對數(shù)控機床及加工過程作出趨勢預報或故障報警的診斷決策。 (5)診斷控制策略根據(jù)機床數(shù)控系統(tǒng)的功能強弱分為開環(huán)和閉環(huán)控制。對開環(huán)系統(tǒng)，監(jiān)測系統(tǒng)檢測結果用顯示器或指示燈報警，并給出狀態(tài)異常的可能原因，而調(diào)整控制則由人工完成。對于閉環(huán)系統(tǒng)，數(shù)控系統(tǒng)能自動調(diào)整加工條件或狀態(tài)，使機床自動恢復正常狀態(tài)或停機。 |
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