基于小波神经网络的变参数振动钻削仿真

为了改变因寻找最优振动参数和切削参数而需要在实验中大幅度频繁地改变参数的状况,利用小波函数对一维信号逼近能力较强的特点,提出了一种适用于变参数振动钻削加工过程仿真的小波神经网络模型, 并运用灰色理论中的关联分析法对小波神经网络输入权值进行选取。理论分析和实验表明:应用该仿真模型,能在振动钻削过程的不同区段寻找最优的振动参数和切削参数。     

Ti-6Al-4V车削力的仿真与实验

在生产中,切削力是计算切削功率,设计和使用机床、刀具、夹具的必要依据.应用Deform软件对钛合金切削进行仿真研究,分析其切削力,并通过实验对比分析,验证了仿真的可行性,并得出了切削力的回归方程以及切削钛合金时的最佳切削参数.     

车削大螺距螺纹振动特性识别方法

车削大螺距螺纹过程中,机床、刀具和工件振动引起刀-工切削接触关系不断变化,使切削过程处于不稳定状态,已有的振动检测方法,无法揭示出大螺距螺纹车削振动的构成和影响程度.利用工件双自由度和刀具三自由度动力学模型,研究车削大螺距螺纹振动特性,提出振动响应测试和识别方法,建立振动激励判据,提取六种振动时域和频域特征参数,揭示机床主轴与刀具振动对转速、径向切深、加工余量的响应特性.结果表明,来自于机床主轴空转振动激励和刀具上的切削力高频振动激励决定了车削大螺距螺纹切削振动行为.     

切削参数对锯片铣刀切削振动特性的影响研究

锯片铣刀切削加工过程中,普遍存在严重的振动问题.为研究锯片铣刀的切削振动特性,设计了多种切削条件下的锯片铣刀切削实验.在理论计算锯片铣刀固有频率的基础上,对实验结果进行了分析和讨论.结果表明:锯片铣刀切削系统的频率仅仅取决于系统的固有频率,基本不受切削参数的影响.因此,通过增加刀具系统的刚度或改变切削速度,使激振频率远离刀具系统的固有频率可有效降低和控制切削系统的振动.     

超声振动铣削运动学及其对切削力的影响

为了改善微细铣削的加工条件,研究了利用超声振动辅助微细铣削对切削力的影响.基于对刀具轨迹的运动学分析,讨论了利用超声振动辅助微细铣削时实现刀具-工件分离的必要参数条件,以2A12为实验工件材料,通过超声振子带动工件沿进给方向进行超声振动,并采用多组参数进行了铣槽实验.实验结果分析表明,采用合理的切削及振动参数配比,进给方向超声振动辅助微细铣削可改变刀具-工件的相对运动方式,实现分离型断续铣削,可获得近似脉冲状切削力并有效减小切削力的均值,选择合理的振幅可明显减小进给方向切削分力峰值.     

脉冲切削力激励的铣削系统工作模态辨识方法

铣削系统模态参数决定了机床的在役可靠性和加工质量.加工过程中铣削系统随主轴转速和接触条件的改变而发生重构,其模态参数相较经典实验模态法获取的静态下的结果发生显著改变.脉冲切削力在关心频带内能产生具有平坦频谱的激励信号,可利用工作模态分析方法的多参考点最小二乘复指数法仅由该激励下的振动响应辨识切削系统模态参数,实现了加工过程中对切削系统工作模态参数的动态辨识.将此方法应用于铣削加工中心切削系统工作模态参数辨识并设计了切削实验.实验结果表明,所述方法估计的工作模态参数相较锤击试验法更接近系统真实动力学行为,使铣削系统的实时监测、主动维护、稳定性动态预测成为可能.     

齿轮箱故障诊断中的正交匹配追踪算法

为通过齿轮箱的振动信号进行故障诊断,应用正交匹配追踪算法对振动信号进行处理.齿轮箱的振动信号包含了齿轮箱运行状态特征,但同时也掺杂了大量噪声信号,总体呈现出非平稳性.齿轮箱故障诊断的关键是从齿轮箱的振动信号中剔除冗余信息,用少量特征信息准确的表达信号,完成对信号中故障特征的提取.传统的频域分析法,只能从频域图上定性的判断故障,无法做到定量判断.正交匹配追踪算法是一种定量提取特征的方法,在傅里叶正交基下对振动信号进行时域向频域的映射,在频域上定量的得到主要特征,再根据主成分分析思想,提取出3组主要特征点,将已知故障分类的信号特征与待检测信号的特征进行对比,通过频域的位置和幅值的两次比较,判断故障状态,实验证明该方法可以准确的判断出齿轮箱从正常状态到100%磨损的5个不同形态的特征,完成对齿轮箱的故障诊断和分类.     

高能效高速稳态铣削参数优化

为了提高铣削加工的能量利用率,提出了一种以无颤振切削为约束条件,以能量利用率为优化目标的铣削参数优化方法.基于机床的能耗特性,建立了提高能量利用率的无颤振铣削参数优化模型.利用切削稳定域图确定主轴转速的优化区间,利用切削力、切削功率、切削速度等条件确定切削深度、切削宽度及进给速度的优化区间,并通过合理选择各参数的优化步长快速获得切削参数.以五轴雕铣机为实验机床,45#钢为切削材料进行了验证试验,结果表明,该参数优化方法使能量利用率得到了较大提高.     

基于振动信号分析的齿轮故障诊断方法研究

本文介绍了齿轮振动信号的时域分析与频域分析的理论基础。针对齿轮常见故障原因和类型,引出了齿轮故障诊断的常用方法,并选用经典的振动分析法,利用MATLAB信号分析功能,对齿轮故障信号的时域和频域分析进行了详尽的阐述。本文对齿轮故障诊断有一定的指导意义。     

振动切削金属纤维行为

本文介绍了一种在车床上利用弹性刀具的自激振动制造金属短纤维的方法。在实验的基础上,分析了金属纤维形成的条件和切削过程的动态行为。研究了振动参数和切削条件对纤维尺寸的影响。实验表明,通过切削条件和振动参数的优化组合能够得到满意的纤维尺寸。     

KD2570-E电主轴临界转速计算及振动分析

电主轴是高速数控机床的核心部件,机床加工过程中电主轴的跳动和振动直接影响到产品的加工精度和电主轴的寿命,故对电主轴的振动状态分析尤为重要。基于传递矩阵,用普劳尔迭代计算了KD2570-E电主轴临界转速,分析了机床工作过程中引发电主轴机械振动的主要原因,并提出了相应减小振动的对策。     

高档数控机床刀具磨损故障监测方法及实验系统

以数控机床刀具故障诊断系统构建与测试方法研究为目标,进行了刀具磨损实验。采用振动传感器、声发射传感器对切削过程中不同磨损程度刀具的信号进行检测、分析和故障诊断。以LabVIEW8.6为开发平台,开发了一套包括数据采集模块、信号分析模块、故障诊断模块的数控机床故障诊断实验系统。     

面向数控机床运行状态的切削稳定性预测研究

切削加工过程中出现的颤振失稳现象,是限制机床加工质量和加工效率的主要因素。传统切削稳定性预测模型大多基于机床静止状态下的动力学特性,并采用恒定的切削力系数表征不同的切削条件。但在加工过程中,系统动力学特性和切削力系数会随着主轴转速等影响因素而变化,导致预测的切削稳定性叶瓣图在实际工程运用中出现偏差。针对机床运行状态下切削稳定性的准确预测问题,提出一种切削稳定性叶瓣图修正方法。该方法以刀具系统动力学特性与切削力系数为研究对象,首先建立主轴转速样本信息,将考虑转速效应的主轴轴承运行刚度写入机床有限元模型中,获取刀尖频率响应函数及其对应的各阶模态参数,以此结合模态拟合法和插值算法重构任意转速下的刀尖频响函数,同时以各切削参数为变量构建切削力系数响应面预测模型,进而将与转速对应的刀尖频率响应函数和不同切削条件下的切削力系数作为传统切削稳定性预测模型的输入,并通过结合自适应粒子群算法共同求解各转速下的极限切削深度,从而在全转速范围内绘制切削稳定性叶瓣图。将该方法应用于1台3轴立式加工中心的实际工序中,采用多组预测的无颤振切削参数进行切削实验,并通过切削力信号的频谱分析判定切削过程中未出现颤振,验证了稳定性叶瓣图修正方法的有效性,为无颤振切削参数的合理选择奠定了技术支持。     

磁悬浮轴承磨床电主轴中拍振现象的分析

为减小拍振现象对高速精密磨床电主轴加工精度的影响,利用磁悬浮轴承自身的传感器及数字信号处理部件,在不外加其他设备的情况下对电主轴中的拍振进行了观察实测。通过时域、频域分析以及小波变换,提取振动信号的特征,经分析发现拍振现象是由转子机械不平衡以及转子动态偏心共同引起的。在磁悬浮轴承电主轴拍振机理的分析基础上,通过磁悬浮轴承系统的主动控制调节主轴动态特性,有针对性地对拍振现象进行抑制,可以有效改善高速精密磨床磁悬浮电主轴系统的稳定性和精密度。     

再生颤振的在线控制原理与仿真

通过研究再生颤振机理,提出再生颤振在线控制的新方法。首先对颤振信号作快速傅立叶变换,由功率谱得到颤振频率;然后根据颤振系统与切削周期的能量关系,计算出最优相位差及相应的切削周期;最后通过调整主轴转速达到抑制颤振的目的,计算机仿真表明了此方法的可行性。     

精加工中切削用量对振动参量与表面粗糙度的影响

本文通过切削试验,分析了在精加工条件下,对于不同的切削用量,刀具振动参量以及工件表面粗糙度变化的规律性,以及振动与表面粗糙度的关系。文章的结论可为利用振动信号进行切削在线控制的研究提供依据。     

振动钻削过程监控系统的研究

介绍了一种麻花低频复合振动钻削在线监控系统，该系统以刀具状态为主要监测对象，以切削力为监测参数，具有预报刀具破损、监测刀具磨损，并在异常状态下适时地控制切削过程等功能。     

汽车后桥主减速器齿轮啮合故障诊断研究

通过主减速器齿轮配对机对主减速器齿轮啮合的振动进行监测,利用Matlab对振动信号进行分析,先采用时域分析法从宏观角度判断主减速器齿轮是否存在故障,然后采用频域分析法通过对齿轮故障频率的识别与遴选,进一步判断主减速器齿轮的故障类型,识别主减速器故障,该方法具有可行性和可靠性.