卧式数控机床主轴系统热特性测试及研究

数控机床主轴系统的热特性成为影响机床加工精度的主要因素之一,有必要对数控机床主轴系统的热特性进行相关的研究。以AH130卧式镗铣床为研究对象,分析了数控机床的热变形机理,对数控机床热变形进行了描述,构建了机床主轴热特性测试实验,利用FLIR红外热像仪测温技术、激光三角测距技术测得机床主轴箱温度场分布以及主轴热变形。实验研究发现,主轴上越靠近主轴后部其温升越快,并且主轴Z方向的伸长量大于X、Y方向的变形量,研究工作对数控机床主轴系统的优化设计以及进一步热分析提供了有效的支持。     

基于RBF神经网络的高精度数控机床可靠性分析方法

高精度数控机床可靠性分析能够快速解决数控机床故障问题。为提高高精度数控机床可靠性分析准确性，设计一个基于RBF神经网络的高精度数控机床可靠性分析方法。应用多体系统模型，对数控机床建模，提取机床内部特征，对故障数据分类处理，完成故障数据分布拟合。在此基础上，建立数控机床可靠性评价指标，训练RBF神经网络，实现高精度数控机床可靠性分析。实验结果表明：所提出的高精度数控机床可靠性分析方法的定位误差较小，能够准确统计出数控机床的故障模式频次，确保了可靠性分析效果，提高了数控机床可靠性分析准确性。     

基于威布尔分布的数控机床可靠性分析

通过对一系列数控机床截尾故障数据进行了收集整理,假设数据服从二参数威布尔分布并求得相关参数,同时进行了相关性检验和假设检验的验证,得出了该批数控机床故障间隔时间分布的数学模型,进而确定了数控机床可靠性的相关指标,机床的观测值、点估计及区间估计等指标值为机床可靠性研究提供了参考。     

模糊神经网络在精密卧式加工中心热误差的预测

为了提高精密数控机床的加工精度,减少精密机床的热误差,文章提出了模糊神经网络径向热误差的建模方法。以数控加工中心关键点的温度和主轴径向的热变形量的关系为基础,应用模糊神经网络建模法,采用精密卧式加工中心主轴径向热误差的数据,对机床主轴热误差进行建模与预报。从数控机床主轴建模试验结果分析表明,模糊神经网络预测模型能够较为精准的对机床主轴径向热误差的做出预测,在实际应用中有利于提高机床的补偿精度,对数控机床热误差补偿提供参照。     

专用数控机床故障率实验研究

基于单样本的专用数控机床，通过对故障数据的实验分析，确定了单样本专用数控机床故障分布函数和故障率函数，依据故障率函数可以判断专用数控机床此时是处于早期故障期还是偶然故障期，进而采取措施消除故障，提高专用数控机床的可靠性。     

卧式数控机床主轴热变形影响因素分析

以卧式数控机床为对象,对机床主轴在开启冷却机与关闭冷却机状态下进行热变形测试实验,并进行了详尽分析,得到主轴在两种状态下X、Y、Z轴向热变形规律;然后建立机床实体模型,采用有限元热固耦合及流固耦合法,对数控机床的关键部件主轴部件、主轴箱部件及立柱部件分别进行热变形仿真分析,以获得影响主轴热变形规律的主要因素,为产品改进提供依据。     

基于蒙特卡罗方法的机床主轴可靠性预测

针对机床主轴可靠性的预测,提出了一种基于蒙特卡罗模拟仿真的机床主轴可靠度求解方法。阐述蒙特卡罗理论并建立主轴可靠性预测模型,采集机床主轴输出端电机的电压和电流信号,计算出电机的输出功率,并画出功率的时域图,结合数理统计和概率论相关理论得到样本均值的置信区间和可信度。利用蒙特卡罗仿真产生符合抽样样本的总体分布的随机数,通过置信区间和功能函数计算出机床主轴可靠性的无偏估计,判断数控机床运行状态下主轴的可靠性。实验数据结果分析表明,该方法可以有效地判断机床主轴可靠性预测,验证了方法的可行性。     

基于3F技术的数控机床进给系统可靠性分析

以提高数控机床可靠性为目的,选取数控成形砂轮磨齿机(YK7332A)为研究对象,收集故障维修数据并分析整理,发现进给系统为整机的薄弱系统,因此对该系统进行了FMEA和FTA可靠性分析,寻找关键故障因素,并提出有针对性的可靠性改善措施。再结合FRACAS分析,形成一套规范化的故障"闭环"控制流程,及时发现、处理及纠正故障,很大程度上降低故障发生率,该技术也可以应用于其它类型的数控机床,有利于实现机床的可靠性增长,对提高国内机床可靠性有着重要意义。     

基于灰色理论的数控机床故障预测的研究

针对数控机床可靠性故障间隔预测模型过程中数据采样难度大、成本高、数据量小、常规数据拟合和预测方法误差较大、数据难以处理等问题,提出一种基于传统灰色预测模型,将灰色残差优化模型和BP神经网络模型相结合的预测方法。在预测过程中该模型首先根据灰色理论建立主轴可靠性故障模型,再用BP神经网络训练并优化灰色理论的残差,最后用文献的主轴故障数据验证预测精度。通过不同的算法对数控机床主轴故障的试验数据验证,证明了灰色神经网络模型在主轴可靠性故障间隔工作时间的预测上优于单一算法及GM(1,1,P)模型,验证了灰色神经网络模型的可行性及有效性。     

基于数据驱动和本体建模的数控机床主轴故障诊断与推理

针对目前数控机床主轴系统故障诊断存在方法单一及智能化程度低的问题,提出基于数据驱动和本体建模的机床主轴故障诊断与推理方法。采用EMD对传感器采集的蕴含故障特征的原始信号进行数据处理与分析,提取原始统计特征,在此基础上,构建DBN-RF诊断模型实现深度特征自适应挖掘与故障模式识别。利用Protégé5.1工具结合领域知识构建机床主轴故障本体知识库,将DBN-RF诊断模型的故障辨识结果与本体知识库中的实例进行语义映射,实现故障知识推理,获得故障原因和故障解决策略。基于采集的不同工况下轴承故障数据验证了DBN-RF诊断模型的有效性,最高故障诊断平均准确率可达92.93%;构建实例验证了本体知识库的可重用性和推理功能;最后,设计开发了数控机床主轴健康管理服务系统,实现主轴系统状态实时感知和故障诊断与推理。     

导盘数控机床的创新设计

我国普通导盘机床传统的工件人工夹紧方式及人工推动主轴进给和分体式结构,已经不能满足导盘加工的高效、精密、自动化的技术要求。为此进行了导盘数控机床的创新设计。设计的机床能实现工件的自动夹紧,具有液控伸缩式主轴和整体式结构,机床的重复定位精度达到0.008 mm,表面粗糙度达到Ra1.6μm。并采用了有源隔离技术,提高了数控系统的可靠性和稳定性。     

重型数控机床镗轴的疲劳寿命与可靠度分析

重型数控机床的关键部件可靠性直接影响到机床加工精度。对某公司所生产的TK6920型数控落地镗铣床的镗轴进行受力分析,并通过计算和有限元法验算了镗轴的刚度和强度以确保其均满足其设计要求。将分析结果导入有限元软件Hypermesh的疲劳寿命分析模块进行了镗轴疲劳寿命分析,并依据此结果确立镗轴可靠度。该方法对重型机床关键部件的可靠度分析具有一定的理论指导意义。     

三轴数控机床加工精度可靠性分析

机床作为机械制造业的基础,几何误差、热误差、装配误差等都会影响数控机床的加工精度,数控机床加工精度的高低直接决定产品的生产质量。为保证数控机床对产品的加工质量,需要对数控机床的加工误差数据处理,求得数控机床加工精度可靠性,而一次二阶矩法和蒙特卡罗法是常用的可靠性分析方法。以三轴数控机床为研究对象,针对给定的误差数据,运用一次二阶矩法和蒙特卡罗法分析出数控机床加工精度可靠性。此分析对提高数控机床加工精度及保证使用寿命具有重要指导意义和参考价值。     

基于相似产品的车床高速主轴系统可靠性预计

针对目前机械系统可靠性预计方法使用条件复杂,载荷变化范围较大,缺乏公认的、普遍适用的方法的现状,利用相似产品的可靠性数据,结合手册对数控机床主轴系统设计方案进行可靠性预计,考虑载荷的变化对机械零件的影响,分析不同载荷下系统可靠度随时间变化的趋势。结果表明:改善主轴系统薄弱点,减小当量载荷与额定载荷的比值能有效提高系统的可靠度和平均无故障工作时间。     

考虑模糊失效准则的机床主轴刚度可靠性分析

将许用挠度看作模糊变量,将载荷、材料参数、几何尺寸等不确定因素视为随机变量,提出了考虑模糊失效准则的机床主轴刚度靠性分析模型。给出了机床主轴模糊失效的几何意义,推导了其隶属度函数。利用Gauss-Hermite积分,建立了机床主轴模糊可靠性的数值计算方法。数值算例表明,该方法不仅有效地减少了计算量,精度高,而且与实际情况更接近,计算结果更为保守。     

精密机床主轴弹簧夹头夹紧力计算方法研究

研究精密机床主轴弹簧夹头夹紧力计算方法,建立了弹簧夹头夹紧力的可靠性分析模型,并对某精密机床主轴弹簧夹头夹紧力可靠度进行了计算;建立了整个弹簧夹头夹紧机构的非线性有限元模型,通过与理论计算结果的对比验证了有限元模型的准确性;通过有限元分析得到了弹簧夹头夹紧状态下夹紧面接触变形规律,为精密机床主轴弹簧夹头的设计及性能分析提供了方法和依据。     

空心滚珠丝杠在数控机床伺服进给系统中的应用

针对数控机床主轴和伺服传动系统的热误差阻碍进一步提高机床定位精度的问题,对数控机床伺服进给系统的热变形作了深入研究。结果表明:螺母摩擦和轴承摩擦是滚珠丝杠伺服进给系统的主要热源,其摩擦热量与滚珠丝杠转速及轴向载荷几乎成正比;采用空心丝杠和空心螺母有效抑制了滚珠丝杠在高速进给时的热变形量,减小伺服进给系统的稳态误差。     

数控机床主轴无报警故障的检修

以XK71SF数控铣床、XHK716加工中心及进口加工中心为例，介绍了数控机床主轴无报警故障的几种检修方法。     

数控机床回参考点的故障分析与排除

本文分析了数控机床返归参考点的回归原理，结合具体数控机床事例，对故障各种形式进行分析、诊断及排除。数控机床回参考点的故障分析是在其确定了回参考点方式下准确诊断出来的，并加以及时排除，从而进一步提高了数控机床的开动率和可靠性。