基于随机森林与主成分分析的刀具磨损评估

刀具是数控机床的重要零部件,其性能直接影响着生产加工精度。为实现机床刀具磨损程度的在线分级评估,提出一种刀具磨损状态的评估方法,该方法结合随机森林与主成分分析模型,建立不同工况下主轴电机电流传感器信号样本与刀具磨损等级的非线性映射关系。在不同加工条件下进行刀具性能试验,采集主轴电机的电流信号和铣削加工参数。对信号利用小波包分解、时域统计、频域分析提取特征,利用随机森林得到刀具磨损的分级评估结果。该方法可有效解决样本不平衡的问题,与常见的组合分类方法AdaBoost所得结果相比,该模型能准确地反映刀具的磨损程度,鲁棒性更好。该方法仅利用数控机床内置传感器实现,无需改动机床结构,不影响主轴动态加工性能,可广泛应用于工业数控机床刀具的磨损评估。     

数控机床滚珠丝杠副性能退化评估技术

为准确评估滚珠丝杠副性能的退化程度,提出基于量子遗传算法和灰色神经网络的滚珠丝杠副性能退化评估方法。以CINCINNATIV5-3000加工中心的滚珠丝杠副为研究对象,设计了丝杠在线监测系统,利用动态聚类数据处理技术对采集的海量数据进行预处理,提取信号的时域、频域及时频域特征,通过主分量分析方法压缩特征数量,构建了丝杠振动信号特征向量,采用量子遗传算法优化灰色神经网络的初始化参数,将特征向量输入到灰色神经网络进行训练,进而得到丝杠性能退化模型。实践运行结果表明,所建立的丝杠性能退化模型能够有效评估数控机床的丝杠的性能,研究成果具有重要的工业推广价值。     

基于隐Markov模型的重型数控机床健康状态评估

为了辅助重型数控机床的综合健康状态评估,从性能劣化角度出发,建立基于多性能参数多观测序列的隐Markov健康状态评估模型,改进了以往基于单性能参数的隐Markov模型不能准确描述机床健康状态的问题.针对隐Markov模型的参数初始化难题,通过K-means方法进行参数聚类分析,使初始化参数趋向于全局最优解;由于单性能参数不能完全描述机床状态的隐含信息,提出一种基于多性能参数多观测序列值的隐Markov模型训练算法.通过某重型数控机床滚珠丝杠的健康状态评估实例,获取了滚珠丝杠的健康状态变化趋势,验证了方法的可行性和有效性.     

基于t-SNE数据驱动模型的盾构装备刀盘健康评估

随着地铁等地下工程在各大城市的快速发展,盾构装备的健康维护备受关注。刀盘作为盾构装备的主要功能部件之一,其易于损耗但却不易被直接检测,并可直接影响盾构推进效率和工期的按时完成。基于刀盘机理模型的传统分析方法受限于实际工程复杂工况与盾构机复杂结构,难以进行准确评估。为此,提出一种基于数据驱动的盾构机刀盘健康评估方法,即通过t-分布随机邻域嵌入(t-distribution stochastic neighbor embedding, t-SNE)模型,建立盾构装备传感器数据在特征空间与刀盘健康状态的映射关系,从而对刀盘性能衰退进行量化评估。其方法主要步骤包括:(1)刀盘性能相关传感数据预处理与初步特征提取;(2)在特征空间进行内蕴流形分布分析,基于t-SNE模型降维得到低维优化特征;(3)在优化后的特征空间构造马氏距离度量,得到刀盘性能衰退的量化评估。通过在实际盾构掘进工程中验证,结果表明:基于盾构装备实际运行数据,该方法能准确地反映刀盘性能状态。     

滚珠丝杠综合误差对机床定位精度的分析

滚珠丝杠作为数控机床的主要传动部件,其自身精度对机床的加工误差有很大影响.综合分析滚珠丝杠的各种误差,其中占主要部分的是载重误差、螺距误差、热误差以及篮杠加工误差和几何安装误差.应用材料力学和理论阐述等方珐对上述四种误差迁项进行计算或分析,得出单项误差对滚珠丝杠精度的影响程度.最后将各项误差进行整合得到丝杠综合误差对机床定位精度的齐次变换矩阵.该矩阵中各参数在实践中均可通过仪器测量到具体数值,在半闭环的数控机床中只要将此具体的数值矩阵输入数控系统,便可以得到和全闭环的数控机床同样的加工精度.这样可以在不改变原有机床硬件的基础上,以很小的投入荻得很高的精度.     

龙门加工中心滚珠丝杠的应用及安装

滚珠丝杠因优良的特性被广泛运用于工业设备、精密仪器和精密数控机床。尤其是近年来,滚珠丝杠作为数控机床的关键功能部件之一,在机床行业得到广泛的应用,极大地推动了机床业的发展。龙门加工中心是加工关键件即床身、立柱、箱体及加工精度要求较精确零件的理想设备（见图1）。     

长跨距滚珠丝杠辅助支撑装置

介绍了一种数控机床长跨距滚珠丝杠使用的辅助支撑装置,该辅助支撑装置是一种可以与滚珠丝杠螺母一起随动的动态滚珠丝杠辅助支撑装置,它能有效解决长跨距滚珠丝杠自重下垂变形以及旋转抖动问题,延长了长跨距滚珠丝杠及其支撑轴承的使用寿命,提高了机床运动精度和加工精度,降低了机床运动噪声.     

多变量灰色模型在滚珠丝杠剩余寿命预测中的应用

为研究滚珠丝杠的性能退化趋势,准确预测丝杠寿命,提出了基于多变量灰色模型的丝杠寿命预测系统.在滚珠丝杠副的不同位置安装3个加速度传感器,实时监测丝杠性能在不同加工条件下的变化趋势.通过模态分解方法分解选择对丝杠性能退化最敏感的特征参数,利用多变量灰色模型建立丝杠寿命与切削三要素、信号特征值的非线性映射关系,最终构建了基于多变量灰色模型的丝杠寿命预测模型,实现了对丝杠剩余寿命的有效评估.试验结果表明,所建立的丝杠性能退化模型能够有效预测丝杠的剩余寿命.     

长滚珠丝杠辅助支撑装置在机床中的设计与应用

近年来,滚珠丝杠副作为数控机床直线驱动执行单元,在机床行业得到广泛运用,推动了机床行业的数控化发展。但当滚珠丝杠过长时,采用的＂丝杠转动→螺母移动＂的驱动方式来定位安装的长滚珠丝杠,由于其长径比太大,丝杠越长,挠度也越大,势必会导致滚珠丝杠中间因重力而向下弯曲变形。在自身的重力及旋转时产生的惯性作用下,使得长滚珠丝杠在高速转动时就会产生一系列谐波振动等问题,进而影响机床的运动精度和加工     

数控机床进给系统轴向定位精度分析

滚珠丝杠副作为精密、高效的传动元件在精密机床、数控机床中得到广泛应用。在数控机床的进给传动系统中,经常采用滚珠丝杠作为传动元件,其轴向定位精度直接影响了数控机床的整体性能。在数控机床的设计使用中,会有诸多因素对滚珠丝杠轴向定位精度造成影响,本文对这些因素进行分析,并提出一些相应的应对措施。1.滚珠丝杠系统轴向刚度随着数控机床的发展,快移速度及进给速度要求不断提高,导致滚珠丝杠系统所承受的轴向力越来越大。     

中空/实心滚珠丝杆温升及热误差试验与分析

滚珠丝杆的热误差是影响高精高速数控机床进给系统的定位误差主要原因之一。对型号为W2806滚珠丝杠进行3种状态的处理,即实心丝杠、无冷却中空丝杠和油冷却中空丝杠进行试验与对比分析。结果表明:采用油冷却的中空丝杠有效抑制滚珠丝杠在高速进给时的温升与热变形,减小伺服进给系统的定位误差,提高机床的加工精度。     

数控机床滚珠丝杠副性能退化评估技术研究

为了确保数控机床的精度,需要对数控机床的滚珠丝杠性能退化进行有效评估。因此,有必要分析滚珠丝杆在线监测系统、动态聚类处理技术以及数控机床滚珠丝杠副性能退化评估技术。     

丝杠辅助支撑在GDC1640A产品中的应用

针对GDC1640A产品的X轴丝杠拖动结构,介绍了一种数控机床长跨距滚珠丝杠使用的辅助支撑装置。它能有效解决长跨距滚珠丝杠自重下垂变形以及旋转抖动问题。延长了长跨距滚珠丝杠及其支撑轴承的使用寿命,提高了机床运动精度和加工精度,降低了机床运动噪声。     

滚珠丝杠螺母开合机构

目前,简易数控机床改装所用的滚珠丝杠全采用不可逆的,因而限制了普通机床的功能和灵活性。为此我们开发的滚珠丝杠螺母开合机构(见图)用于现行的简易数控机床改造上,不但可用微机通过步进电机带动滚珠丝杠驱动丝杠螺母,而且在不需数控时,可由原机床的光杠来带动拖板移动,以保持原机床的传     

基于振动信号的数控机床丝杠副性能退化研究

为研究数控机床丝杠副性能退化机理,对丝杠副性能进行评估。首先采用小波包对丝杠副螺母座、轴承座的振动信号进行分解,提取小波包分解后的各阶功率谱作为特征参数,分析丝杠进给速度、切削深度对丝杠副振动特性的影响。利用BP神经网络建立丝杠副性能退化评估模型。通过振动信号、电机驱动电流信号、进给速度、切削深度以及加工方案等评估丝杠副性能退化状态,实验证明该性能退化评估模型准确率较高。     

不同指令轨迹条件下滚珠丝杠进给系统运动精度特性研究

滚珠丝杠进给系统是高档数控机床重要部件,其运动精度决定了多轴联动加工机床的加工精度,在高速、高精度滚珠丝杠进给系统中,其指令轨迹参数是影响运动精度的重要因素。基于Simulink和Simscape搭建滚珠丝杠进给系统半物理机电耦合仿真模型,考虑不同指令轨迹参数,开展运动精度仿真及分析。结果显示,指令轨迹的位置、速度和加速度等参数对滚珠丝杠进给系统运动精度有重要影响,因此,在多轴联动加工机床中,合理规划进给系统轨迹参数对于提高其运动精度具有重要意义。     

提高滚珠丝杠传动刚度的几种方法

滚珠丝杠被广泛应用于数控机床的传动系统中,其传动刚度直接影响着机床的定位精度和重复定位精度。文中着重介绍了通过提高丝杠副本身的轴向刚度以及整个滚珠丝杠轴系的系统刚度来提高机床的传动刚度,从而改善丝杠副的加（减）速度特性,提高对运动指令的快速跟踪能力;并简要介绍了通过正确安装滚珠丝杠来提高丝杠的传动刚度,从而提高滚珠丝杠的传动精度和使用寿命。     

数控机床滚珠丝杠副选用及安装

随着数控机床高速高精度的发展的需要,滚珠丝杠作为数控机床的主要进给功能部件之一,为确保机床传动精度,其选型及安装显得尤为重要。文章介绍数控机床滚珠丝杠副在选型及安装上一些基本方法。着重介绍滚珠丝杠副参数的选择及预拉伸安装方法,确保滚珠丝杠副在合理的温升范围内满足工作要求。     

基于EEMD_BP网络的滚珠丝杠副故障模式识别

针对在机械故障诊断领域,对信号的时频域处理分析提取特征值往往不能准确判断机械故障状态的问题。在对数控机床滚珠丝杠副振动信号研究中,提出了利用集合经验模态(EEMD)方法分析受到噪声干扰的3种不同状态的滚珠丝杠副振动信号。利用BP神经网络理论,以振动信号的时频域特征值及EEMD分解得到内禀模态函数(IFM)特征值作为输入,建立BP神经网络模型,并通过实验验证诊断网络模型的可靠性。     

滚珠丝杠副精度保持性试验装置及加载方案研究

滚珠丝杠副的精度保持性对数控机床的加工精度稳定性与高精度加工持久性有重大影响。采用电涡流制动器加载螺母的方案,设计了一套滚珠丝杠副精度保持性测量装置,解决在大载荷运动过程中对滚珠丝杠副实际工况的模拟及传感器数据实时采集等难题。在此基础上,对滚珠丝杠副精度保持性的试验方法进行了研究。结果表明该试验装置具有加载载荷大,实际工况仿真度高,被测件易拆卸装配,测量精度高,适用范围广的优点;该试验方法能够较好地完成精度保持性的测量及验证,对同类产品试验方法的研究也具有指导意义。