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时间:2019-11-26
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1、学术论文RESEARCH数控机床故障特征分析和传感器布局研究ResearchonFaultFeatureAnalysisandSensorPlacementofCNCMachine中航工业北京航空制造工程研究所杨洁李初晔【摘要】针对数控机床传动部件的传感器布局展开研究,通过对主轴、丝杠、导轨的故障特征分析,选取振动、噪声、温度3类特征信号表征机床的主要机械故障,结合理论分析、有限元分析、试验论证3种研究方法,确立了数控机床传感器合理布局的实施方案,初步实现了对机械部件故障特征信号的提取。关键词:数控机床故障诊断特征信号传感器布局【ABSTRACTJThispa
2、perresearchesonoptimalsensorplacementofthetransmissionpansofCNCma-chine.Throughthespindle,screw,guidefaultfeaturesanalysis,itselectsVibration,noiseandtemperatureasthefeaturesignalstocharacterizemechanicalfaultsofCNCmachine.CombiningwiththeoreticalanaIysis,nniteele-mentanalysisandexp
3、erimentalValidation,optimalsensorplacementscbemeisestablished,andthefaultfeaturesig-nalextractionoftheCNCmachineisprelimina“lyreal-ized.Keywords:CNCmachineFaultdiagnOsisFea—turesignalSensorplacement数控机床是集机、电、液于一体的材料加工设备,功能结构复杂,一旦发生故障,诊断难度大。数控系统的自诊断功能可以解决数控系统及与之相连部件的基本故障,但对于故障率出现最高且成
4、因复杂的机械部件故障却无能为力。数控机床的机械部分主要包括支撑结构件(如床身、立柱)、主传动系统、进给传动系统、换刀机构、防护装置等。其中,换刀机构、防护装置等辅助部件的动作由PLc和电气控制系统实现控制,可以通过数控系统的自诊断功能完成故障的诊断和预警。支撑结构件是整个机床的基础部件,一般具有足够的刚度和强度,性能稳定,从实际使用情况看,支撑件的开裂非常少见。主传动系统和进给传动系统都属于传动部件,由于传动部件结构复杂,故障原因较多,且传动件一般包裹在机床外壳中,若发生磨损或损坏,无法从外观上直接看出来,因此,传动部件故障是数控机床最难以检测且对机床性72航
5、空制造技术·2014年第14期能影响最大的故障之一⋯。机械故障会产生与之对应的各种故障特征信号,如温度、振动、噪声等,特征信号的获取是机械故障诊断的前提和基础,而多传感器技术是获取机械故障特征信号的有效手段。由于传动部件信号获取和分析困难,目前国内所见的数控机床上缺少相应的故障检测装置。本文结合机理分析、试验论证和有限元分析对机床传动部件的故障特征和传感器布局进行深入研究,从而为实现机床的故障诊断迈出关键的一步。1传动部件的故障特征主轴是机床实现旋转运动的执行件,一般分为机械主轴和电主轴两种。一些国外品牌的电主轴内自带传感器和信号监测系统,不在本文的研究范围,
6、本文重点针对机械主轴展开研究。机械主轴部件由主轴、电机、主轴箱体和安装在主轴上的齿轮、带轮、轴承、联轴器等组成,其故障主要是由于切削量过大、换向频繁、润滑不良等原因造成的齿轮或轴承损伤。进给传动系统主要包括滚珠丝杠副和导轨副等。滚珠丝杠副和滚动导轨副的工作原理相似,都是通过滚动体在滚道内的循环滚动实现传动副的相对运动,其主要故障是由于预紧不当、润滑不良、载荷过大等原因造成的滚珠破损、表面损伤、热变形等。由表1可看出,传动部件的故障一般会在其振动上有所表现,这是因为传动部件在运转过程中会不可避免地产生振动。传动部件在正常工作时,振动参数一般保持在特定的范围内。如
7、果超出这一范围,说明某个传动部位配合运转不良。振动异常反映了机床工作状态的变化,是机械故障诊断的重要信息。通过对振动信号幅值范围和特征频率的分析,可以有效实现对故障的分析和判断,因此本文以振动信号作为故障特征信号的研究重点。声音来源于物体的振动,因此噪声信号伴随着振动信号而产生。正常工作时,传动部件在运转过程中会产生均匀、规律的声音。如果运转过程中伴随着其他杂乱无章的异常声响,则标志着某一传动部件可能出现了局部损伤。学术论文表1数控机床传动部件的故障特征卜2..懒瞬孽孽j孥笔≮薯蘸确蓼式‘震翔j谶两髓霍一:’:嘲辩齿轮损伤齿轮啮合不良皮带传动不良振动异常振动信
8、号轴承损伤噪声异常噪声信号主轴部件轴损
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