基于故障特征频率的精密机械主轴复合故障定位方法

发布时间：2021-01-29 04:55

　　针对由于撞刀事故引起的精密车床主轴精度下降问题,首先通过主轴振动信号监测,获取故障主轴振动信号频域特征;然后基于主轴结构和轴承特征参数,计算不同故障模式下轴承故障特征频率;最后基于故障特征频率与监测振动信号频率之间的对应关系,定位主轴故障位置。通过主轴拆卸和精度测试,验证了所提故障定位方法的有效性。实验结果表明:角接触球轴承内、外圈损伤是导致主轴精度下降的故障源,理论方法故障定位结果与拆卸实验定位结果一致;采用新轴承重装配后主轴的精度检测结果恢复正常,进一步验证了此故障定位方法的有效性。 

【文章来源】：机床与液压. 2020,48(22)北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

撞刀后的刀具和主轴夹具卡爪

主轴振动信号具体采集方法为:采用VB6振动信号采集仪自带的振动传感器,布置在主轴前端端盖处,主轴无负载恒转速运转。分别采集了主轴转速为600、900 r/min等一系列转速下主轴振动信号时、频域特征,多次实验的信号采集结果如图2所示。上述监测得到的振动信号,主要包含以下三部分振动源引起的振动[4]:

出现故障的数控机床主轴为机械式精密主轴,其总体结构如图3所示。可以看出:该主轴前端采用一只圆柱滚子轴承和两只通用配对角接触球轴承,角接触球轴承采用背对背配置的组合方式;主轴后端采用一只圆柱滚子轴承。参考文献[5]给出的机床主轴轴承故障特征频率计算方法如下式所示。

【参考文献】：
期刊论文
[1]多因素耦合对空间轴承热学特性的影响[J]. 宁峰平,姚建涛,孙锟,马明臻,赵永生.  浙江大学学报(工学版). 2016(01)
[2]从失效案例分析轴承的早期失效[J]. 关文秀,姜涛,陶春虎,张兵,刘德林,胡春燕.  材料工程. 2012(12)



本文编号：3006307