基于误差谱的多工序加工误差分离与诊断研究

发布时间：2017-04-28 05:14

  本文关键词：基于误差谱的多工序加工误差分离与诊断研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：当前机械产品的质量问题主要体现在复杂精密零件的制造工艺水平和相应的质量控制能力不高,生产的产品质量不稳定,质量特征值波动大。造成这种现象的主要原因是对零件的多工序加工过程中误差的传递机理不够清楚;对零件加工误差的误差成分及其误差源缺乏了解。为了弥补这一缺陷,本文提出了一种基于误差谱的多工序加工误差诊断方法,主要研究内容包含以下几个方面:(1)误差源的建模。本文主要分析了对于加工误差有较大影响的机床热误差、夹具误差、主轴回转误差的特征,并建立了这几种误差的数学模型,为后续的误差分离后的误差诊断提供依据,同时也为建立其它类型的加工误差模型提供参考。(2)基于工序误差谱的多工序误差传递过程分离与诊断研究。本研究首先介绍了基于状态空间的误差流在多工序误差传递的研究方法。在此基础上,本文提出了一种工序误差谱的方法,描述零件误差在多工序加工过程中的传递图谱,实现加工误差传递以及诊断的可视化,弥补了状态空间方程无法可视化的缺陷。(3)基于表面误差谱的表面形貌误差分离与诊断研究。表面形貌误差往往是由多种形貌的误差成分构成,本研究将构成表面形貌误差的成分称为表面误差谱。本研究从三个不同的角度实现了零件表面形貌误差的分离,并对得到的误差谱进行分析:1)针对误差源之间相互独立的特性,建立了误差源到加工误差的线性模型,首次提出了利用独立成分分析将表面形貌误差分解成由相互独立的误差源构成的误差谱;2)针对构成表面形貌误差的误差谱多尺度特性,提出了利用小波变换和经验模态分解将表面形貌误差分离成不同尺度的误差谱,获取到表面形貌误差的真实成分,克服了现有表面形貌分离方法总是得到的虚假结果的缺陷;3)针对复杂零件表面可能的非连续特性,提出了利用三角网格插值方法将非连续表面形貌误差分离为系统误差和随机误差,改正了当前表面建模方法无法实现非连续表面建模的缺陷;提出了基于熵的分离判据以得到最佳的系统误差和随机误差分离临界点,为误差分离的研究增添了新的依据;最后将系统误差利用二维经验模态分解得到不同的误差谱并实现了误差诊断。这些研究实现了加工误差从工序间的误差到工序内误差的系统而全面诊断。
【关键词】：误差源建模 工序误差谱 表面误差谱
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TH16
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 绪论11-18
• 1.1 引言11-12
• 1.1.1 选题背景及意义11
• 1.1.2 课题来源11-12
• 1.2 国内外研究现状、不足及发展趋势12-16
• 1.2.1 研究现状与不足12-16
• 1.3 本文主要内容及结构安排16-18
• 第2章 加工误差源建模方法18-28
• 2.1 引言18
• 2.2 加工误差源模型定义18-19
• 2.3 定位误差模型19-23
• 2.3.1 定位误差描述19-20
• 2.3.2 定位误差建模方法20-23
• 2.4 热误差模型23-25
• 2.4.1 热误差描述23
• 2.4.2 机床热误差建模方法23-25
• 2.5 主轴回转误差模型25-27
• 2.5.1 主轴回转误差描述25
• 2.5.2 主轴回转误差建模25-27
• 2.6 误差源到加工误差的映射27
• 2.7 本章小结27-28
• 第3章 基于工序误差谱的多工序尺寸误差传播研究28-38
• 3.1 引言28
• 3.2 多工序制造过程及其误差来源28-30
• 3.2.1 多工序制造过程28-29
• 3.2.2 零件、零件误差表示29-30
• 3.3 坐标系定义30-32
• 3.3.1 加工过程和装夹过程建模31-32
• 3.4 误差传递模型32-33
• 3.5 基于工序误差谱的加工误差传播研究33-37
• 3.5.1 工序误差谱概念33
• 3.5.2 工序误差谱的表示方法33-34
• 3.5.3 实例仿真34-37
• 3.6 本章小结37-38
• 第4章 基于独立成分分析的加工误差分离方法研究38-55
• 4.0 引言38
• 4.1 表面误差谱的概念38-39
• 4.2 独立成分分析的原理39-43
• 4.2.1 独立成分分析的实现39-41
• 4.2.2 算例仿真41-43
• 4.3 独立成分分析在加工误差分离中的应用43-54
• 4.3.1 加工误差的表示43-44
• 4.3.2 ICA算法实现加工误差分离44-46
• 4.3.3 实例验证 146-49
• 4.3.4 实例验证 249-54
• 4.4 本章小结54-55
• 第5章 基于小波重构和经验模态分解的加工表面形貌分离55-71
• 5.1 引言55-56
• 5.2 表面形貌的小波分解与重构56-61
• 5.2.1 表面形貌的小波分解56-58
• 5.2.2 表面形貌的小波重构58-59
• 5.2.3 小波基函数的选择59-60
• 5.2.4 小波分解在表面形貌误差诊断中的缺陷60-61
• 5.3 重构后表面形貌的EMD分解61-63
• 5.3.1 经验模态分解61-63
• 5.4 小波重构抵消经验模态分解的缺陷63-66
• 5.5 实例验证66-70
• 5.6 本章小结70-71
• 第6章 复杂曲面零件加工误差分离与诊断方法71-84
• 6.1 引言71-72
• 6.2 非连续加工表面系统误差和随机误差的分离72-77
• 6.2.1 测量数据的三角网格拟合72-74
• 6.2.2 基于信息熵的三角网格数目确定方法74-77
• 6.3 系统误差的二维经验模态分解(BEMD)分解77-79
• 6.3.1 BEMD简介77-79
• 6.4 系统误差的BEMD及误差诊断79-83
• 6.4.1 系统误差分解结果79-80
• 6.4.2 结果分析 1—模态分析80-81
• 6.4.3 结果分析 2—自相关分析81-83
• 6.5 本章小结83-84
• 第7章 结论与展望84-86
• 7.1 总结84-85
• 7.2 展望85-86
• 参考文献86-92
• 攻读学位期间发表论文与研究成果清单92-93
• 致谢93

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本文编号：332187