數(shù)控鏟磨床縱向進(jìn)給系統(tǒng)的設(shè)計(jì)【含圖紙】
喜歡就充值下載吧。資源目錄里展示的全都有,下載后全都有,請放心下載,【QQ:1304139763 可咨詢交流】=喜歡就充值下載吧。資源目錄里展示的全都有,下載后全都有,請放心下載,【QQ:1304139763 可咨詢交流】=喜歡就充值下載吧。資源目錄里展示的全都有,下載后全都有,請放心下載,【QQ:1304139763 可咨詢交流】=
使用一種新的光譜分析方法對刀具進(jìn)行故障檢測文摘:本文給出了基于動(dòng)態(tài)力在頻域和時(shí)頻域的銑削刀具故障監(jiān)控調(diào)查。一個(gè)新的數(shù)據(jù)分析技術(shù),探求希爾伯特-黃變換(HHT),用于分析這個(gè)過程頻域和時(shí)頻域。這種技術(shù)與韋爾奇功率譜的方法傳統(tǒng)基于傅里葉變換(FT)的頻率域的方法很相似。這種方法也包括非線性和非平穩(wěn)性的切削過程。這種方法旨在跟蹤主要峰的頻率和時(shí)間頻率域(HHT)。主要工具的出現(xiàn)打破指示器是新的頻率刀具故障。希爾伯特-黃變換的分析技術(shù)涵蓋了物理性質(zhì)的切削過程。切割過程中并不像對待理論的過程,這是顯而易見的的震蕩頻率在基本頻率的刀具。刀具的發(fā)展是顯而易見的結(jié)果了。關(guān)鍵詞:刀具故障、光譜分析、銑削過程監(jiān)控,探求希爾伯特-黃變換1.說明數(shù)控機(jī)床不能檢測刀具在網(wǎng)上的方式。因?yàn)橐粋€(gè)破碎的工具可能會(huì)繼續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)而沒被檢測到.因?yàn)殄e(cuò)誤是由損壞的工具在工作材料成本將提高,產(chǎn)品質(zhì)量也會(huì)降低。降低材料成本,防止切割工具損壞,檢測技術(shù)的一種無人駕駛、在線刀具破損檢測系統(tǒng)是很重要的。刀具磨損監(jiān)測被廣泛研究通過許多不同的方法。主要有兩種方法利用傳感技術(shù)檢測。刀具破損:一種是直接法,措施和評估的體積變化的工具,另一種是間接法,測量切削參數(shù)的操作過程。在切削過程中斷和在冷卻劑液體存在一個(gè)刀具的條件下。直接過程的缺點(diǎn)是明顯的。傅里葉變換(FT)及其改性短時(shí)間。傅里葉變換研究日益廣泛,為了檢測銑刀刀具磨損或刀具破損。該方法的缺限導(dǎo)致了由于切割過程的性質(zhì),假設(shè)處理過的數(shù)據(jù)嚴(yán)格線性和平穩(wěn)是不可能的。另一個(gè)缺點(diǎn)是英國金融時(shí)報(bào)諧波作為一個(gè)多個(gè)基本頻率,這使得它很難識別真正的頻率。傅里葉變換演示只局限于頻域。研究刀具可能方向是磨損過程,刀具提供了小波變換打破 ,但假設(shè)的線性數(shù)據(jù)對小波變換使得它難以可靠分析動(dòng)態(tài)切削力信號在監(jiān)控切削過程。探求希爾伯特-黃變換(HHT)的新方法提出了用于時(shí)間序列分析。這個(gè)方法克服了的非線性和非平穩(wěn)性的時(shí)間序列數(shù)據(jù)集的不足。這種方法成功的應(yīng)用于許多時(shí)域分析中:結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測,振動(dòng)、演講、生物醫(yī)學(xué)應(yīng)用,等等。希爾伯特-變換包括兩個(gè)基本步驟:信號分解用于經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸?(EMD),它實(shí)際上是一個(gè)二元濾波器組,和瞬時(shí)頻率計(jì)算。2.實(shí)驗(yàn)方法2.1刀具磨損識別工具磨損通常由一系列的過程引起的。刀具磨損會(huì)逐漸發(fā)生并導(dǎo)致嚴(yán)重的故障??赡馨l(fā)生的逐漸磨損附著力、耐磨、或擴(kuò)散,它可能會(huì)出現(xiàn)在兩個(gè)方面:在一個(gè)工具的正面或在它側(cè)面。工具面與芯片接觸的地方產(chǎn)生的碎屑。側(cè)面磨損,另一方面,通常歸因于工具和工件材料之間的摩擦。一般來說,增加切削速度,加快在接觸區(qū)溫度的升高,從而大大減少了工具的的壽命。銑削切削過程是指定的密集接觸工具和刀具工件,并會(huì)導(dǎo)致刀具磨損和刀具破損。上述過程適用于改變刀具的幾何工具。切牙歸納出切削力的波動(dòng)部分作為一個(gè)受迫振動(dòng)的結(jié)果。變更(刀具磨損或工具打破)切削幾何可以觀察到光譜分析。物理本質(zhì)的銑刀刀具磨損會(huì)忽略以下這部分研究。2.2希爾伯特-黃變換理論的分析方法上面給出的使用傳統(tǒng)的方法例如傅里葉和小波變換是有局限性的。最近的研究5,6帶來了一種新方法對于非線性和非平穩(wěn)數(shù)據(jù)。HHT被證明能夠執(zhí)行好這些類型的數(shù)據(jù)。HHT已成功申請了許多關(guān)于非線性和非平穩(wěn)數(shù)據(jù)的解決方案。這個(gè)表示在頻率和時(shí)頻域利用其它轉(zhuǎn)換。重要的是在切割過程中可能歸因于特定時(shí)間。EMD方法的基本原則是HHT。使用 (EEMD)方法,任何復(fù)雜的數(shù)據(jù)集可以分解到一個(gè)有限的和經(jīng)常小數(shù)量的組件:一個(gè)收集的固有模態(tài)函數(shù)(IMF)。IMF代表一個(gè)一般簡單的振蕩模式作為一個(gè)對應(yīng)簡諧函數(shù)。為了避免模式中的各個(gè)組件之間的混合,白噪音的給定的值被添加到研究信號(這個(gè)過程被稱為EEMD)中。 根據(jù)定義,IMF是任何函數(shù)相同數(shù)量的極值和零交叉,被規(guī)定為對稱歸零5,6。EMD的過程如下:(a)識別極小值和極大值;(b)連接局部最小值和最大值使用樣條;(c)找到(m1)的上部和底部信封識別的意思。這個(gè)的意思是指定m1和數(shù)據(jù)間的第一個(gè)元素h1: (1)在第二個(gè)篩選過程中,h1被視為數(shù)據(jù),然后 (2)這個(gè)篩選過程可以重復(fù)k次,直到h1k是一個(gè)IMF,這是h1(k1) m1k = h1k;然后它被指定為c1 = h1k,第一個(gè)IMF數(shù)據(jù)分量。檢查如果h1k是IMF,以下條件必須滿足(5、6):(a)數(shù)量的極值和零交叉是小于等于1的;(b)平均值上(和極大值聯(lián)系在一起)和較低(和最小值聯(lián)系在一起)是在每一點(diǎn)上的零。第一個(gè)IMF c1是減去原始信號r1 = sc1。這種差異被稱為殘余R1。 現(xiàn)在視為新的信號和接受同樣的篩選過程。分解過程最后停止當(dāng)殘余rn成為單調(diào)函數(shù)或一個(gè)函數(shù)只有一個(gè)極值沒有任何更多的IMF可以提取。分解原始信號到n個(gè)模型和一個(gè)殘余R1然后通過 (3)另一個(gè)步驟是將希爾伯特變換進(jìn)行分解。每個(gè)組件都有其希爾伯特變換Yi, (4)圖1通過使用各種方法分析切削力信號:(a)原始數(shù)據(jù)集;(b)傅里葉變換的信號;(c)小波變換;(d)HHT的原始信號用希爾伯特變換,分析信號定義為 (5)其中 (6)并且 (7)在這里,a(t)是瞬時(shí)振幅和(t)相函數(shù)和瞬時(shí)頻率 (8)在表面上的希爾伯特變換每個(gè)元素,原始數(shù)據(jù)可以表示為真正的部分R在下面的形式: (9)希爾伯特譜定義后,邊際光譜可以被定義為: (10)邊際譜提供了一個(gè)每個(gè)頻率值衡量的總振幅(或能量)的。這個(gè)光譜代表累積振幅在整個(gè)數(shù)據(jù)跨度在概率上的意義。HHT的所有細(xì)節(jié)參考文獻(xiàn)5和6傅里葉變換、小波和HHT可以展示人工信號。信號對應(yīng)的切削力x軸(Fig.1(a)。切割條件對應(yīng)于測試1表1給出;測試1在表1中給出;一個(gè)低碳的鋼是考慮切削力仿真。常量的切削力仿真采用參考8。陳述的比較(圖1(b)、(c),(d)是給定的時(shí)頻域,對比結(jié)果真實(shí)信號(圖1(a)在頻率域比較。圖1(b)顯示了在時(shí)頻表示使用傅里葉變換(圖1(b)為一個(gè)非線性但弱平穩(wěn)信號。圖1(b)顯示了基本頻率約132赫茲和三個(gè)諧波作為多個(gè)的基本頻率。諧波的存在是典型的非對稱信號。這種情況下,它沒有任何物理意義。傅里葉變換的頻率值是與常數(shù)在整個(gè)時(shí)間跨度覆蓋范圍的集和。作為傅里葉定義的頻率不是一個(gè)時(shí)間的函數(shù),它可以很容易地看到,頻率內(nèi)容自身有意義的只有數(shù)據(jù)線性和平穩(wěn)。這就是為什么一個(gè)刀具的故障利用傅里葉變換通過增加功率密度 3,而不是頻率變化進(jìn)行研究了。連續(xù)的小波變換(圖1(c)和(圖1(a)應(yīng)用到相同的數(shù)據(jù)集。小波是非常有用的對于數(shù)據(jù)的比較和形象處理。該表示方法通常是轉(zhuǎn)向規(guī)模。規(guī)模的頻率和位移時(shí)間成正比。小波變換的局部性質(zhì)是允許在一個(gè)頻率的變化被檢測到,因此它是有用的非平穩(wěn)數(shù)據(jù)。小波分析的最嚴(yán)重的缺點(diǎn)又是由不確定性原理的限制(產(chǎn)品的頻率分辨率,和時(shí)間跨度的頻率值的定義,T,不得低于1 / 2)是局部的和一個(gè)小波不能包含太多的波;然而有良好的頻率分辨率,小基波也將包含許多波的 7 。圖1(c)具有非常明顯的峰,頻率對應(yīng)的理論頻率為132赫茲。圖1(d)顯示的計(jì)算結(jié)果使用HHT。在時(shí)間線的連續(xù)頻率明顯。計(jì)算時(shí)頻域是基于方程的過程(1)至(10);然而瞬時(shí)頻率可以利用希爾伯特變換計(jì)算,過零點(diǎn),或正交參考 7 。瞬時(shí)頻率計(jì)算的概念允許的頻率是在距離不是計(jì)算兩峰之間,而是在一個(gè)高峰,如果數(shù)據(jù)密度足夠高。振蕩(圖1(d)是描述的頻率在一個(gè)峰的變化。2.3實(shí)驗(yàn)設(shè)備與設(shè)計(jì)用于在測試工件材料為SAE 1045碳鋼的C = 0.45的名義材料組成,Mn = 0.75 %,P = 0.04為最大,S = 0.05為最大(重量%)。刀具選擇銑刀類型是高速鋼(含鈷高速鋼),制造一個(gè)直徑為12mm,和四個(gè)出屑槽。在連續(xù)的一個(gè)五軸銑床中心進(jìn)行試驗(yàn),通過穿梁制造,具有20000 r/min最大主軸轉(zhuǎn)速,以代號為760控制系統(tǒng)。數(shù)控編程是在NX 4.0創(chuàng)建凸輪。進(jìn)行干切削。實(shí)驗(yàn)是在表1中給出的兩個(gè)不同的切削條件下進(jìn)行的。每個(gè)試驗(yàn)重復(fù)至少四次。對切割裝置沖擊試驗(yàn)的固有頻率進(jìn)行自然頻率振動(dòng)。通過對工件在各個(gè)方向的沖擊錘測定自然頻率(X,Y,Z)和工具的固有頻率也進(jìn)行了測量。在所有情況下的頻率高于2.5千赫。三軸壓電測力計(jì)基斯特勒9257b被連接到電荷放大器。振動(dòng)是由數(shù)據(jù)采集單元()。數(shù)據(jù)采集單元被連接到PCI總線控制卡的PC機(jī)為5 kHz的采樣率。使用MATLAB進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。實(shí)驗(yàn)切削裝置如圖2所示。所有信號被記錄加載。一些信號從不同的位置上采集。刀具齒頻率應(yīng)該使用以下公式計(jì)算 (11)是主軸轉(zhuǎn)速以r/min為單位,n是在刀具工具中的牙齒數(shù)目。3.結(jié)果 圖2實(shí)驗(yàn)切割設(shè)置 圖3段切削力數(shù)據(jù)集損壞刀具工具、時(shí)間域 圖4段切削力數(shù)據(jù)集未損壞的刀工具,時(shí)間域 圖5(a)希爾伯特譜的未損壞的刀具工具。(b)希爾伯特譜的損壞刀具工具。 圖6分解信號受損刀工具,最高能源組件3.1時(shí)間域圖3顯示了一個(gè)部分損壞的刀具與圖4在時(shí)間域的對比的數(shù)據(jù)集,刀具沒有什么損壞。這個(gè)結(jié)果對應(yīng)于切削條件測試1,表1中給出。振幅的變化在每一個(gè)第四峰對應(yīng)于刀具破損(圖3)。速度的軸是=1985 r / min; 因此每個(gè)牙齒的頻率是:f= 33HZ(方程(11)。這個(gè)循環(huán)被標(biāo)記為圖3。標(biāo)記的時(shí)期(0.032秒)大致對應(yīng)到循環(huán)的一個(gè)周期計(jì)算(方程(11),但是,并不代表所有數(shù)據(jù)集;大部分時(shí)間信號不是很穩(wěn)定,工具破壞估計(jì)可能因此不可能的。 傅里葉變換的缺點(diǎn)的提交的數(shù)據(jù)集(見2.2節(jié))是明顯的。時(shí)間域表示不顯示所有的數(shù)據(jù)集的內(nèi)容。因此更好的給出了頻域和時(shí)頻域的數(shù)據(jù)。3.2時(shí)頻域圖5(a)顯示了損傷刀具的希爾伯特譜。這部論文的方法(HHT)顯示在基本頻率的振蕩強(qiáng)迫振動(dòng),這是132赫茲。這個(gè)瞬時(shí)頻率可以通過使用希爾伯特黃變換計(jì)算。這個(gè)輕微的振蕩更好的描述切削過程。切割過程中通過使用希爾伯特黃變換不是像對待理論的過程。結(jié)果的徑向力Fr(x軸在坐標(biāo)銑床)的介紹。圖5(b)顯示了希爾伯特譜的受損刀工具。用刀具的損壞來模擬磨牙齒的三角形狀。瞬時(shí)頻率的變化是很明顯的。低頻率的漂移顯示高的瞬時(shí)波動(dòng)頻率刀具損壞。最明顯的指示器的刀具破裂處是外觀大約32赫茲的新頻率。在圖3中這個(gè)頻率實(shí)際上對應(yīng)著差距(由于刀具工具故障)在被損壞的刀具的時(shí)間域中。差距被標(biāo)記在圖3中是一個(gè)灰色的長方形。這個(gè)EEMD(方程(1)(3)允許頻率分離,就像一個(gè)帶通濾波器。優(yōu)勢是濾波器不需要使用。這兩個(gè)重要的組件的分解信號的損壞刀具如圖6所示。這些頻率對應(yīng)于在希爾伯特光譜中的最高的能量 (圖5(b)。這IFM組件從最高的頻率排序成最低頻率。在時(shí)頻域數(shù)據(jù)表示的優(yōu)勢是非常明確地。傅里葉變換和希爾伯特黃變換(HHT)之間的差別是顯而易見的:結(jié)果可以看出在時(shí)間頻率域或在高頻率分辨率,是不可能使用傅里葉變換的。圖7邊際譜:比較新的和 圖8邊際譜:比較新的和損壞的刀具工具,測試 損壞的刀具工具,測試2圖9韋爾奇功率譜和邊際譜的未損壞的刀具工具(估計(jì)的動(dòng)態(tài)力),測試圖7顯示了希爾伯特邊際譜,它類似于功率譜的傅里葉變換.圖7對應(yīng)于圖5(a)和5(b),但是圖中所示是頻率功率譜.這個(gè)工具故障也是明顯的。該工具故障表示更高的能量在希爾伯特邊際譜32HZ附近也是是刀具磨損造成的變化的刀齒成不同的幾何形狀使信號轉(zhuǎn)向低頻率。新方法被用于不同的切割條件,測試2(表1),以確認(rèn)的可重復(fù)性。結(jié)果(圖8)對應(yīng)上面的結(jié)果:一個(gè)轉(zhuǎn)變成低的峰值跟蹤頻率和新頻率出現(xiàn)刀具故障的結(jié)果。圖9顯示了希爾伯特邊際譜和傅里葉變換的比較。這個(gè)優(yōu)點(diǎn)是顯而易見的:希爾伯特邊際譜沒有任何諧波-它給出了固有數(shù)據(jù),和輕微的振蕩在基本頻率呈現(xiàn)切割過程中更可靠。4. 結(jié)論1. 證明用本文方法來檢測刀具故障的正確性.2.假設(shè)的切削過程非線性和非平穩(wěn)性也是要考慮的3.工具故障檢測是基于外觀,其他的頻率在希爾伯特譜 (頻域)以及在希爾伯特邊際譜(頻域)4.工具故障在時(shí)頻域和高分辨率是可能的,它允許其他現(xiàn)象在切削過程中被分析。5. 通過使用傅里葉變換過程更好的描述切割性質(zhì),也提出了一個(gè)比較的傳統(tǒng)方法5.感謝作者要感謝來自國立中央大學(xué)電火花加工實(shí)驗(yàn)室的燕教授的幫助,感謝對來自捷克技術(shù)大學(xué)布拉格,馬丁的感謝以及他對小波變換的評論參考文獻(xiàn)1 Lan, M. S. and Naerheim, Y. In-process detection of tool breakage in milling. J. Engng Ind., 1986, 108(3),191198.2 Huang, P. T., Chen, J. C., and Chou, C. Y. A statistical approach in detecting tool breakage in end milling operations. J. Ind. Technol., 1999, 15(3).3 Weihong, Li, Weiguo, Gong, Obikawa, T., and Shirasaki, T. A method of recognizing tool-wear states based on a fast algorithm of wavelet transform. J. Mater.Processing Technol., 2005, 170(12), 374380.4 Zhu, K., Wong, Y. S., and Hong, G. S. Wavelet analysis of sensor signals for tool condition monitoring: A review and some new results. Int. J. Machine Tools Mf,2009, 49, 537553.5 Huang, N. E., Shen, Z., Long, S. R., Wu, M. C,Shih, H. H., Zheng, Q., Yen, N. C., Tung. C. C., and Liu. H. H. The empirical mode decomposition method and the Hilbert spectrum for non stationary time series analysis. Proc. Roy. Soc. Lond., Ser. A, 1998, 454A, 903995.6 Huang, N. E. and Shen, S. S. P. (ed.). HilbertHuang transform and its applications, World Scientific, 2005,311.7 Huang, N. E., Wu, Z., Long, S. R., Arnold, K. C.,Chen, X., and Blank, K. On instantaneous frequency. Advances in Adaptive Data Analysis, 2009, 1(2),177229.8 Tlusty, G. Manufacturing equipment and processes,2000 (Prentice-Hall).
收藏