數(shù)控機床在線振動監(jiān)測與故障診斷關鍵技術研究.pdf

1、數(shù)控機床的異常振動總是伴隨著故障產生。作為工作母機,數(shù)控機床的振動種類很多。通過振動信號在線監(jiān)測、診斷來確定引起數(shù)控機床異常振動的故障類型和來源,對于保障數(shù)控機床的運行安全、提高數(shù)控機床的加工質量和加工效率都具有十分重要的意義。
　　本文首先構建了面向TDNC-SX-TA數(shù)控機床的在線振動監(jiān)測系統(tǒng),設計了振動信號的智能化調理單元,在此基礎上開展了基于振動信號在線監(jiān)測的早期故障診斷、切削顫振預報和刀具磨損識別等三個方面的研究。

2、>　　針對早期故障微弱特征信息提取時隨機共振參數(shù)調節(jié)的復雜性問題,提出了參數(shù)的聯(lián)合調節(jié)方法。在深入分析隨機共振輸出波形失真機理的基礎上,提出了系統(tǒng)化的信號恢復方法。為實現(xiàn)振動沖擊信號的在線最優(yōu)檢測,提出了采用粒子群算法優(yōu)化的自適應隨機共振算法。切削實驗的振動信號分析和機械松動診斷的成功應用表明上述方法的有效性。
　　考慮刀具特性、工件特性和加工參數(shù)等諸多因素的影響,對切削系統(tǒng)穩(wěn)定性和顫振預測進行了研究。建立了切削系統(tǒng)的多自由度動力

3、學模型,并繪制了適合高速切削的穩(wěn)定性lobe圖。分析了切削系統(tǒng)動態(tài)響應參數(shù)和加工參數(shù)對穩(wěn)定性的影響,并建立了切削過程保證材料最大切除率的切削參數(shù)調整準則。分析了顫振發(fā)生時振動信號的混沌特性,提出了基于振動信號歸一化K-S熵的切削顫振在線監(jiān)測預報方法。銑削實驗驗證了該算法的有效性和準確性。
　　構建了刀具磨損在線振動監(jiān)測方案,提取了振動信號時、頻域多維特征進行分析,并采用LPP對多維特征進行融合和降維。采用粒子群優(yōu)化的支持向量機模型