专利名称：：一种大型数控机床工艺可靠性的评估方法
技术领域：
：本发明涉及数控装备工艺可靠性评估
技术领域：
，具体是一种面向大型数控机床工艺可靠性的评估方法。
背景技术：
：数控机床工艺可靠性是指在要求规定期限内和规定的生产率下保持加工质量和实现机床用途所决定的工艺过程的性能。也就是说，不仅要保证数控机床初始的高精度，而且要在规定的使用期限内保持其精度、效率和成本，数控机床工艺可靠性关注的是数控机床在加工过程中功能和技术性能的保持性。数控机床工艺可靠性评估技术是一种对数控机床工艺可靠性进行定量化控制的必要手段之一，其主要目的是衡量数控机床是否达到预期的设计目标及使用要求，指出数控机床加工过程中的薄弱环节，为改进数控机床的设计、制造、工艺与维护等指明方向。数控机床的可靠性研究最早起源于上世纪70年代的前苏联，前苏联的学者在参数故障模型、工艺可靠性以及用蒙特卡罗法(Monte-Carlo)进行参数可靠性预测等方面，根据数控机床在功能、结构、外载荷等方面的特殊性，建立了数控机床可靠性技术的一些基本理论。当前国内外数控机床可靠性研究的一般思路是现场故障数据的采集和分析，从数控机床的故障诊断分析入手，根据数控机床工作和功能特点，寻找故障模式和原因，提出可靠性改进措施。研究的对象大多数是数量较大的普及类数控机床，现场故障数据采集的途径是长时间同时跟踪几十台数控机床，为同类数控机床的群体提供了一般的评估方法，基本上属于基于事件的传统可靠性方法。这些传统的可靠性方法对那些大批量生产的机床制造企业有效，但对数控机床的终端用户则价值不大。而且，自身重量大、能实现高速高精的复杂形面加工的大型数控机床的数量非常少，且在实际使用时大都是采取保守使用的方式，并没有按设计时的性能要求使用。因此，大型数控机床的故障并不能在有限时间内充分发现，大型数控机床可靠性数据相当匮乏，普及类数控机床可靠性评估技术不能完全适用于大型数控机床。由于大型数控机床本身的结构以及复杂的操作环境，机床失效的发生一般是很难被预测的，而各功能部件之间的失效影响，特征的失效概率特性，特征的失效增长以及变化的操作环境和变化的工艺参数都增加了可靠性数据的复杂性。同时，与中、小型数控机床相比，大型数控机床不仅自身和被加工工件复杂庞大，而且加工负载变化大、加工行程大。随着用户对加工精度、加工效率和可靠性的要求越来越高，加工精度、进给速度、加速度、可靠性等加工参数也在不断提高，进而导致在传统加工条件下对加工精度影响不大的动态特性方面的因素，在高速度、高加速度和大变载的加工条件下对加工精度产生了显著的影响。实际上，大型数控机床工作时，大量机械的、液压的、气动的、电气的和电子的机构与元件相互影响，由于工艺系统(包括数控机床、刀具、夹具和毛坯)受到内部因素(切削力及其力矩、摩擦力、振动、工艺系统元件发热等)和外部因素(环境温度、邻近设备的振动、电压波动、空气湿度与污染、操作者的干预等)的影响，工艺系统元件会发生弹性变形、磨损、振动、热变形，工艺系统的性能参数(如几何精度、运动精度、刚度等)发生变化，加工精度降低，导致加工质量恶化，换而言之，数控机床的工艺可靠性降低。而现有的数控机床可靠性评估技术没有考虑工艺系统的性能变化而引起的工艺可靠性变化情况，导致终端用户多采用保守使用方式来操作数控机床，从而降低了数控机床的生产效率和加工质量。
发明内容本发明的目的是针对现有技术的不足，提供一种大型数控机床工艺可靠性的评估方法，综合考虑机床加工过程中各种因素对大型数控机床的功能和性能的影响，提高了工艺可靠性的精确性。一种大型数控机床工艺可靠性的评估方法，具体包括如下步骤(1)将数控机床被简化为一个单自由度有阻尼系统，建立系统的频率响应函数<formula>formulaseeoriginaldocumentpage4</formula>其中，ω为激励频率，ωη为固有频率，ξ为阻尼比，k为刚度系数。通过数控机床的结构综合动刚度实验，测量得到数控机床的频响函数曲线。采用非线性最小二乘法经曲线拟合计算后辨识出动力学参数固有频率ωη，阻尼比ξ和刚度系数k。(2)根据Taylor经验公式法，建立切削加工的切削力AF(t)模型<formula>formulaseeoriginaldocumentpage4</formula>其中，F1W表示瞬时切削厚度引起的总的瞬时切削力，F2(t)表示名义切削厚度引起的平均切削力，F3(t)表示工件材料对刀刃切入的抗力。D和μ为系数，由切削力实验确定；ap为切削深度，f为切削进给量，s(t)为瞬时切削厚度，S0(t)为名义切削厚度，c为切入率系数，N为主轴转速，ζ为铣刀齿数。(3)建立数控机床切削加工过程的非线性动力学模型<formula>formulaseeoriginaldocumentpage4</formula>其中，x(t)为切削的刀刃与工件之间在切削表面法线方向上的相对运动轨迹，ξ为阻尼比，ωη为固有频率，k为刚度系数，AF(t)为切削力的动态变化部分。采用四阶龙格-库塔法(Rimge-Kutta)来求解，得到切削表面法线方向上的相对运动仿真曲线，当仿真曲线与在相同的条件下实测曲线基本上吻合，表明建立的非线性动力学模型是可信的。(4)设在某切削工艺条件下，利用步骤3的非线性动力学模型，仿真切削的刀刃与工件之间在切削表面法线方向上的相对运动轨迹x(t)，利用随机抽样法选取N个点，并给定该段加工周期内加工失效域Dg，计算出失效点数目nf，则求得数控机床在上述工艺条件和加工周期内的工艺可靠度R=nf/N。本发明有益效果体现在大型数控机床在加工过程中受到各种不同的内/外部随机因素的影响，从而影响了大型数控机床的工艺可靠性。与现有的技术相比，本发明具有下列区别于传统方法的显著优势1)综合考虑大型数控机床当前的结构特性、加工工艺特性和加工工况等主要因素，直接得到大型数控机床当前的工艺可靠性，而不需要收集和统计数控机床长期运行的故障数据，提高了工艺可靠性评估的效率。2)通过实验获取大型数控机床的结构特性和加工工艺特性，建立数控机床切削加工过程的非线性动力学模型，经过切削过程的仿真，就可以得到机床加工的精度，较好地解决了机床动态特性获取的问题，从而提高了工艺可靠性评估的准确性。图1本发明的评估流程示意2结构综合动刚度实验原理图3铣削力实验原理图4加工工艺可靠性评估具体实施例方式下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步说明。本发明的具体实施步骤如下(参照图1)(1)动力学参数的识别。由于数控机床的工艺可靠性受到机床的机械结构和加工工艺系统的影响，本发明首先需要识别机床机械结构的动力学参数，即固有频率ωη，阻尼比ξ和刚度系数k。采用频响函数法来辨识装备动力学参数，即根据激励频率与响应幅值之间的关系曲线，采用参数识别方法，推断出机床的动力学参数。将数控机床被简化为一个单自由度有阻尼系统，该系统的频率响应函数为,HkΗ{ω)=、2w,,、\-{ω!ωη)+ι2ξ{ω!ωη)其中，ω为激励频率，ωη为固有频率，ξ为阻尼比，k为刚度系数。从而得到系统的幅频特性和相频特性，即‘2IH(ω)I=^,ω"<V“7νb7..、2ξωωφ(ω)=arctan—~ωη-ω通过数控机床的结构综合动刚度实验，测量得到数控机床沿刀具进给方向在刀尖点激励且在刀尖点测试所得的频响函数曲线。从频响函数曲线中截取一系列幅频值，采用非线性最小二乘法经曲线拟合计算后辨识出动力学参数固有频率ωη，阻尼比ξ和刚度系数k。(2)切削力动态模型参数的识别。数控机床加工过程由于受到各种干扰因素的影响，产生了瞬时切削力波动，使得瞬时切削力是由静态切削力和各种干扰因素造成的波动切削力叠加而成。根据切削力建模的Taylor经验公式法，切削力是以切削深度和切削进给量为变量的指数函数，即<formula>formulaseeoriginaldocumentpage6</formula>其中，F为切削力，ap为切削深度，f为切削进给量，D和u为系数。ap和f为可以选择的工艺参数。D和u则需要通过切削力实验得到。将公式F=Dapfu的两边取对数，有IgF=lgD+lgap+μIgf。令y=IgF,X1=Igap,X2=lgf，β。=lgD，=μ，则得到式y=β0+Χι+βιΧ2Ο通过切削力实验，得到一系列数据集(y，X1,χ2)，经线性最小二乘法辨识得到系数βC1和β工，从而计算出系数D和u。则建立切削力动态模型ΔF(t)，即<formula>formulaseeoriginaldocumentpage6</formula>其中，F1U)表示瞬时切削厚度引起的总的瞬时切削力，F2(t)表示名义切削厚度引起的平均切削力，F3(t)表示工件材料对刀刃切入的抗力。ap为切削深度，S(t)为瞬时切削厚度，Stl(t)为名义切削厚度，c为切入率系数，N为主轴转速，ζ为铣刀齿数。瞬时切削厚度s(t)计算公式为<formula>formulaseeoriginaldocumentpage6</formula>其中，y(t)为工件表面的波纹深度，χ(t)为切削的刀刃与工件之间在切削表面法线方向上的相对运动轨迹。当切削过程中刀刃超出工件表面之外时，瞬时切削厚度为零，此时工件材料的切入抗力为零，即c=0。(3)加工过程动力学模型的建立。建立数控机床加工过程的非线性动力学模型<formula>formulaseeoriginaldocumentpage6</formula>其中，x(t)为切削的刀刃与工件之间在切削表面法线方向上的相对运动轨迹，ξ为阻尼比，ωη为固有频率，k为刚度系数，AF(t)为切削力的动态变化部分(见公式1)。采用四阶龙格-库塔法(Rimge-Kutta)来求解，得到切削刀刃与工件之间在切削表面法线方向上的相对运动仿真曲线，仿真曲线与在相同的条件下实测曲线基本上吻合，表明建立的非线性动力学模型是可信的。(4)工艺可靠性概率计算。设在切削工艺条件下，利用公式(2)的模型，仿真切削的刀刃与工件之间在切削表面法线方向上的相对运动轨迹X(t)，利用随机抽样法选取x(t)上任一段上的N个点(N为自然数)，并给定该段加工周期内加工失效域Dg，S卩加工表面粗糙度Ra超过L时的加工失效域，L为给定的失效阀值。计算出Ra值小于L的数目nf，从而求得数控机床在上述工艺条件和加工周期内的工艺可靠度为R=nf/N，失效概率为Fe=l-nf/N，即得到数控机床在上述工艺条件和加工周期内所得加工工件表面粗糙度小于L的概率或者工艺可靠性。下面结合一个具体的实例进行说明首先通过综合动刚度实验来识别动力学参数。参照图2，综合动刚度实验是采用敲击法对铣刀刀尖部分进行多点激励单点测量的力锤冲击实验，通过固定在刀具上的加速度计测量系统结构的响应，经过信号分析后获得频率响应实验数据，通过参数辨识方法计算出系统的固有频率ωη、阻尼比ξ、刚度系数k等动力学模型参数。以某车铣复合数控机床为例，其可动部件为滑枕、标准铣头等。滑枕可沿X轴移动(左右移动)，同时可沿ζ轴移动(上下移动)，标准铣头可沿C轴旋转，刀具可沿B轴旋转。在机床坐标系下，各轴的移动范围为X轴为(-3.53，-0.53)，Z轴为(-0.16，-1.85)，C轴可360°回转，B轴为(-90°，90°)。在试验时为了得到数控机床的空间刚度场，将以上各轴等分为三段，各取四个测点，共有256种情况，在每种情况下对机床进行测试，从而得到机床的空间刚度场(参照表1)。表IC轴和B轴固定位置时，机床在各测点的刚度分布<table>tableseeoriginaldocumentpage7</column></row><table><formula>formulaseeoriginaldocumentpage8</formula>通过铣削力实验来选取加工工艺参数。如图3所示，铣削力实验原理是将试件安装在压电式测力仪上，然后铣削试件，实时测量的力信号经过电荷放大器和数据采集卡后，传送到计算机。采集的数据经编程处理后得到X、Y和Z三个方向的平均铣削力。根据表2所示的铣削力实验条件开展铣削力实验，得到铣削力实验实测数据。根据铣削力实验数据，当铣削深度为3mm时，采用线性最小二乘法拟合出系数D=1462.3和μ=0.6598，从而建立铣削力模型F=Dapfu=2727.7apf°_6892。表2铣削力实验条件主轴转速(r/min)|~400<formula>formulaseeoriginaldocumentpage8</formula>实验表明铣削力模型的预测值与实测值之间的平均偏差为5.4623(N)，吻合较好。由此得出结论该铣削力模型基本上是合理的，满足实际应用的要求。通过上面在该车铣复合数控机床上进行的结构综合动刚度实验和铣削力实验，计算得到铣削力模型参数D=1462.3和μ=0.6598，动力学参数如表1所示。此外，刀具齿数为ζ=10、主轴转速为N=400rpm、切入率系数为c=0.012。将这些参数代入到式2中，从而建立该车铣复合数控机床铣削加工过程的非线性动力学模型，并采用四阶龙格_库塔法(Runge-Kutta)来求解式。为了验证所建立的非线性动力学模型的正确性，进行铣削加工实验。数控装备以铣削深度为1.2mm和每齿进给量为0.0625mm的加工工况下铣削工件，实测得到铣削刀刃与工件之间在铣削表面法线方向上的相对运动轨迹。同时，在相同的条件下用建立的非线性动力学模型进行仿真，得到铣削刀刃与工件之间在铣削表面法线方向上的相对运动仿真曲线，仿真曲线与实测曲线基本上吻合，表明建立的非线性动力学模型是可信的。最后进行加工工艺可靠性评估，即通过分析机床输出终端的精度变化，实时地评定与预测机床工艺可靠性。加工工艺可靠性评估过程如图4所示。本发明以加工螺旋桨叶片为例，来研究加工工艺可靠性评估。假定该车铣复合数控机床在一个加工周期内的结构综合动刚度参数及其刀具参数是不变的，基于数控装备铣削加工过程非线性动力学模型的仿真数据分析了数控装备在某一个加工周期内不同加工工艺条件(参照表3)对数控装备可靠性的影响。表3—个加工周期内的工艺条件<table>tableseeoriginaldocumentpage9</column></row><table>由表3可知，数控装备在该加工周期内有4X8X7=224个工艺组合。从中提取最具代表性的20个工艺条件，并将它们输入到已建立的数控装备加工过程非线性动力学模型中进行仿真分析，计算出数控装备的输入性能指标_表面粗糙度Ra，如表4所示。表4加工工艺条件与表面粗糙度<table>tableseeoriginaldocumentpage10</column></row><table>根据表3给出的加工工艺条件进行取值，采用随机抽样法生成N个随机抽样点，将随机抽样所得的工艺条件输入到非线性动力学模型中，得到NfRa值。取N=1000，并给定该段加工周期内加工失效域仏=llum)，即加工表面粗糙度Ra超过Ilum时加工失效。由MATLAB程序自动计算出Ra值小于L的数目nf=543，从而求得数控装备在上述工艺条件和加工周期内的工艺可靠度为R=nf/N=0.543，失效概率为FK=l-nf/N=0.457。该结果表明数控装备在上述工艺条件和加工周期内所得加工工件表面粗糙度小于Ilum的概率为54.3%ο权利要求一种数控机床工艺可靠性的评估方法，具体包括如下步骤(1)识别数控机床的动力学参数，包括固有频率ωn，阻尼比ξ和刚度系数k；(2)根据Taylor经验公式法，建立切削加工的切削力ΔF(t)模型其中，F1(t)表示瞬时切削厚度引起的总的瞬时切削力，F2(t)表示名义切削厚度引起的平均切削力，F3(t)表示工件材料对刀刃切入的抗力，D和μ为系数，由切削力实验确定，ap为切削深度，s(t)为瞬时切削厚度，s0为名义切削厚度，c为切入率系数，N为主轴转速，z为铣刀齿数；(3)建立数控机床切削加工过程的非线性动力学模型其中，x(t)为切削的刀刃与工件之间在切削表面法线方向上的相对运动轨迹；(4)工艺可靠性概率计算，利用步骤(3)的非线性动力学模型，仿真所述相对运动轨迹x(t)，选取x(t)任一段上的任意N个点，并给定该段加工周期内的加工失效域Dg，计算出失效点数目nf，即求得所述数控机床在上述工艺条件和加工周期内的工艺可靠度R＝nf/N，从而失效概率为FR＝1-nf/N。FDA0000020232490000011.tif,FDA0000020232490000012.tif2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的动力学参数通过如下过程求得首先，将数控机床简化为一个单自由度有阻尼系统，并建立系统的频率响应函数<formula>formulaseeoriginaldocumentpage2</formula>其中，ω为激励频率，ωη为固有频率，ξ为阻尼比，k为刚度系数；再通过数控机床的结构综合动刚度实验，测量得到数控机床的频响函数曲线；最后利用非线性最小二乘法经曲线拟合计算后即可辨识出所述动力学参数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤(2)中所说的瞬时切削厚度s(t)通过如下计算公式得出<formula>formulaseeoriginaldocumentpage2</formula>其中，y(t)为工件表面的波纹深度。4.根据权利要求1-3之一所述的方法，其特征在于，所述的加工失效域Dg指加工表面粗糙度Ra超过预定的失效阀值L时形成的加工失效域。全文摘要本发明提供了一种大型数控机床工艺可靠性的评估方法，通过结构综合动刚度实验获得大型数控机床的频响函数曲线，采用非线性最小二乘法经曲线拟合辨识出动力学参数，通过切削力实验识别切削力动态模型的加工工艺参数，建立数控机床切削加工过程的非线性动力学模型，进而利用随机抽样法仿真刀具加工运动轨迹并计算失效点数目，求解工艺可靠性概率。本发明能够根据大型数控机床当前的结构特性、加工工艺特性和加工工况准确评估数控机床的工艺可靠性，提高了工艺可靠性评估的准确性和高效性，为解决大型数控机床在线可靠性评估提供了一种新的方法。文档编号B23Q15/00GK101804580SQ20101013405公开日2010年8月18日申请日期2010年3月29日优先权日2010年3月29日发明者吴军,毛宽民,邓超,邵新宇申请人:华中科技大学