用PLC改造半自动转塔车床

一．机床简介CB3463－1半自动转塔车床，能够根据工艺要求按事先安排好的程序进行工作。利用程控面板，根据预选插肖所选择的方式，可达到对机床实现程序控制的目的。机床原有的控制部分主要由交流控制回路（即主电机、油泵、冷却泵的控制）、直流控制回路（包括前、后刀架、转塔刀架、工序与步进、主轴转速＼工步显示）组成。本机床共有5个预选项目：1．工步预选：机床共有九个工步，可根据加工工艺来选择各刀架及转塔的加工倾序。2．主轴速度预选：在各刀架进给起动时，主轴共有八种转速可供选择，操作者可按工艺要求选择，但每一个工步…     

半自动车床电气系统的改造

本文介绍了用PLC对CB3463系列半自动转塔车床电气系统的改造。     

应用PWS与PLC联机改造CB3463—1转塔车床

文章介绍了PWS小型PLC工作站及PWS与PLC联机控制实现CB3463－1半自动转塔车床的现有动作要求及人机对话功能。     

PLC程控转塔车床故障修理二例

我单位一台CB3232－PDe程控双转搭车床，是一台液压驱动的半自动循环车床，后刀架有两个工位，转塔刀架有四个工位，具有两种进给量和两个刀架自动变换工位来加工内孔，外圆、端面的功能。主轴四个速度、电气控制用一台EX一叙主机加一台EX一物扩展单元、共孤个点。两刀架可同时作业，也可单独作业。机床故障例一故障特征：机床在加工过程中，偶而有跳步现象，后刀架第一工位加工结束退刀后第二工位应该进刀，结果没有进刀而执行第三工位转塔刀架进给，或者是轴主程序应为高速却是低速，故障出现没有规律、时有时无，因故障发生在加工过…     

用PLC改造CB3463—1液压半自动转塔车床

CB3463－1型液压半自动转塔车床，主要用于加工各种材料的盘类零件。该机床整个加工过程为半自动。为完成加工过程的半自动控制，机床采用了大量的中间继电器及时间继电器，并通过插孔板预选来实现对机床刀架的控制。由于控制系统环境的变化，机床震动和拔插插销的影响，造成继电器、插销与插孔之间接触不良，从而导致机床故障率高，并由于接点多，连线繁杂，而造成维修困难，严重地影响广生产的正常进行。为使机床既能完成复杂动作，又使机床控制系统简化，工作稳定，我们通过对机床分析后，决定用可编程序控制器对CB346－1型液压半自动…     

数控车床转塔刀架原理分析与故障诊断

转塔刀架有不同的种类、结构及控制方式.通过数控车床不同刀架运行过程中的几个实列,从系统工作原理和各模块之间的信号传递联系,分析故障产生的原因,诊断问题和解决方法.实例有通用性的、也有特殊的,故障原因有刀架系统的因素,也有应用过程中值得借鉴的方面,并具有一定的代表性.     

用PLC机改造矩阵程控板机床的一种方法

一些半自动机床如CB3463-1、CB3450等是采用矩形程控板控制机床动作顺序的,它是通过在矩形板上依照工艺要求用插销预选的方式达到机床的程序控制.     

基于Petri网的多轴机床故障诊断研究

本文分析了多轴机床安装和生产中所面临的故障问题，结合故障诊断问题的特点，在基于Petri网基本原理的前提下，建立了故障诊断的Petri网模型，并分析了故障的传播机理。     

新型连续分度液压马达的优化设计与研究

文章介绍了一种由摆线马达和配流滑阀组成的新型复合液压马达的结构和工作原理,对其结构和基本参数进行了优化设计,并分析了使用该马达数控车床转塔刀架的换刀过程和特性,得出了采用该马达的转塔刀架可实现换刀过程的连续性和一次性,降低了换刀过程的振动和冲击,提高了转塔刀架工作的可靠性.     

数控机床的可靠性验证方法研究

介绍了可靠性综合验证方法,对数控机床转塔刀架系统进行了可靠性综合验证,得到了刀架系统寿命失效密度函数及其失效分布函数以及转塔刀架系统可靠性的更新过程.基于贝叶斯理论和系统研制的全过程,提出了数控机床工程研制阶段可靠性验证的新方法.     

数控车床电动刀架故障排查实例分析

针对电动刀架无响应、不换刀的典型故障,通过依次排查其机械结构、电气控制系统、PLC程序和数控系统数据接口等,找到故障的根源,给出具体维修方案,成功排除了刀架故障.     

钢包回转台大臂损伤诊断

本文应用人工神经网络模型,以结构的固有频率为特征参数,对钢包回转台大臂上出现的裂纹损伤深度进行了诊断和预测研究,结果表明利用神经网络技术对工程结构进行裂纹损伤故障的联合诊断和预测分析是切实可行的。     

数控车床动力头故障维修

介绍数控车床动力刀塔的控制原理,阐述了故障诊断过程,分析了故障原因并给出维修方法。     

数控车床智能刀架控制器

本控制器利用单片机的特性,在刀架与CNC(数控系统)之间架起一座桥梁。对刀架电流进行采集、转换,使刀架能反转夹紧,安全可靠,并带有检测相序、手动/自动切换、显示、报警等功能,且适合不同CNC系统,操作简单,稳定可靠。     

图论框架下基于优化灰色关联度的机床故障定位与诊断

为有效降低机床故障发生概率,在图论理论基础上提出基于优化灰色关联度模型的机床故障诊断方法。联合故障传播有向图定义机床故障的表征形式,并引入灰色关联度算法模型确定故障之间的关联关系,实现对故障点的精确定位。从机床故障数据特征着手,建立完整的集成诊断机制,进而实现对机床故障定位与检测。以FB260型数控锁床滑枕进给系统为例,验证提出的故障诊断方法的有效性,并将其故障诊断定位结果与传统FMEA方法对比,结果表明提出方法的节点深度控制的一致性更优。     

基于网络的数控机床故障预警与诊断平台设计与实现

以大型数控曲轴磨床、重型轧辊磨床和用于核电装备制造的重型数控镗铣床等为研究对象,研究了这类装备关键部件信号采集、故障诊断与预警技术,研制了现场监测与故障诊断仪,建立了这类装备的故障诊断知识库,开发了数控机床故障预警与诊断模型和数控机床故障预警与诊断平台,实现了轧辊数控磨床、数控曲轴磨床和重型数控镗铣床等机床的状态显示、故障诊断和性能预报。     

基于EMD-HMM的机床刀具磨损故障诊断

针对机床刀具磨损故障诊断,提出基于经验模态分解(EMD)进行信号处理和基于隐马尔科夫模型(HMM)进行模式识别的刀具故障诊断方法。在信号处理阶段,对机加工过程中的振动信号进行经验模态分解,得到若干固有模态函数(IMF),计算IMF的能量值并选用前几阶高能量的IMF作为识别参数。在模式识别阶段,先将训练样本使用HMM的基本方法进行模型训练获得HMMs,再使用测试样本进行模型准确性验证。完成验证的模型就可以表示该机床刀具磨损和机加工刀具信号的对应关系,可以应用到刀具磨损的监测识别中。     

基于无限因子隐Markov模型的旋转机械故障识别方法

在机械故障识别方面,因子隐Markov模型是目前常用的识别工具。无限因子隐Markov模型(IFHMM)是因子隐Markov模型(FHMM)的一种扩展形式,克服了因子隐Markov模型链条数往往事先假定的缺点。本研究将无限因子隐Markov模型(IFHMM)运用到旋转机械的升降速过程故障的诊断当中,提出了使用IFHMM作为诊断工具的旋转机械故障诊断方法,并与基于因子隐Markov模型的旋转机械故障诊断方法进行了对比,最后将提出的方法成功地应用到旋转机械的故障中。实验结果表明,提出的方法明显优于FHMM识别方法。     

模块化动力刀架设计

分析了模块化动力刀架刀盘形式、刀具驱动接口等关键技术。采用同步带和锥齿轮机构设计了径向模块化动力刀架,利用多级齿轮机构设计了轴向模块化动力刀架。设计了用于控制刀架锁紧和动力模块离合的液压系统。选择了带编码器的伺服电机及接近开关等主要电气部件,规划了工作循环方式,绘制了电气系统的连线图。分别制造了径向模块化动力刀架和轴向模块化动力刀架的样机。     

基于随机Petri网的基本加工单元故障分析

采用随机Petri网针对制造系统中一随机加工单元的故障现象的产生、变化情况建立可靠性分析模型,通过分析其可达标识集,得出制造系统作为可降级的多状态系统,其加工单元不同于一般系统失效状态的多样性以及特殊性。直接对其可达图的变迁序列进行数学分析,计算出由某个故障产生直至整个加工单元失效的各变迁序列的累积失效概率。在实际加工生产中,与维修时间相结合,可以为整个制造系统的资源调配提供依据,同时对分析制造系统的可靠性具有重要的实用价值。