基于状态空间模型的废旧机床再制造装配过程质量预测

发布时间：2021-07-08 16:28

　　针对产品装配精度不高、装配质量不稳定、装配设备状态及装配环境变化等不确定因素的影响,文章提出一种基于装配过程状态空间模型的废旧机床再制造质量预测方法,以此减少再制造装配过程不确定性,提高再制造机床装配精度和装配质量稳定性。首先,建立废旧机床再制造装配状态空间模型,确定输入向量、输出向量和状态向量,分析多工位的系统偏差源及多工位装配尺寸偏差传递关系,构建再制造机床偏差流传递方程;其次,根据状态空间模型提出再制造机床装配精度优化控制方法,计算再制造机床操作输入向量的补偿函数,优化再制造流程;最后,对废旧TPX6113机床横向导轨再制造过程进行仿真验证并与其他方法进行对比,表明该方法可以有效预测废旧机床再制造过程中的质量偏差,提高预测精度。 

【文章来源】：组合机床与自动化加工技术. 2020,(11)北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

装配步骤状态图

废旧机床再制造装配过程最优预测方法控制图

表2 装配工序3状态向量值、输入向量值、 输出向量值改进前后数据 单位(mm) 序号 S3.1 I3.1 I3.2 I3.3 O3.1 O3.2 O3.3 1(改进前) 68.128 35.25 25.24 0.00258 68.128 70 0.852 2(改进后) 63.128 32.125 21.21 0.00135 62.134 70 0.524由图3可以看出工序3在装配过程偏差呈现积累和传递的趋势。此外,床身、床头箱、变速箱等零部件在装配过程中同样会由于质量控制点属性不稳定而造成波动,通过改进状态向量、输入向量、输出向量的坐标值,可以直观判断出装配过程中哪道工序误差累积超差,进而对相关工序误差进行调整。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3271925