基于振动信号的深孔钻削涡振在线检测方法研究
发布时间:2021-12-12 03:55
涡振是深孔钻削中极易出现的刀具异常振动形式之一。深孔钻削中刀具系统的涡振将导致深孔圆度超差,甚至损坏刀具和孔壁。因此,实时监测深孔钻削状态、辨识刀具系统涡振,对及时抑制刀具系统涡振、提高深孔加工质量具有重要意义。提出一种基于主轴振动信号的深孔钻削中涡振在线检测方法。首先,对实时采集的主轴振动信号进行经验小波变换分解,提取主轴转频的高倍频信号;其次,计算所提取高倍频信号的能量比,作为监测指标;最后,依据监测指标实时辨识刀具系统涡振。实验结果表明,所提检测方法可有效识别深孔加工中导致孔圆度误差大于0.035 mm的刀具系统涡振缺陷。
【文章来源】:仪器仪表学报. 2020,41(06)北大核心EICSCD
【文章页数】:7 页
【部分图文】:
傅里叶轴的划分
本节中对45#钢材料进行BTA深孔钻削实验,以验证本文中刀具系统涡振检测方法的有效性。实验装置如图2所示,包括BTA深孔钻床、工件(45#钢材料)、涡电流传感器(灵敏度为 1 V/mm,量程为4 mm)、LMS数据采集系统等。涡电流传感器以非接触的方式安装在靠近工件处的钻杆附近,测量钻杆的横向振动。LMS数据采集系统与传感器连接采集振动数据。数据采样频率设置为1 600 Hz。BTA深孔钻削实验中,钻头与空心钻杆以螺纹方式连接。钻头直径为17.7 mm,钻杆长度为800 mm。采用不同的切削参数加工深孔A和B,并进行实时监测。深孔A和B的具体切削参数如表1所示。
深孔加工中,每隔2 s采集一个检测样本,每个样本采样时间为4 s,因此每相邻两个样本之间有数据冗余,深孔A加工中采集的整个加工过程振动信号和检测样本分割方式如图3所示。第N个检测样本如图4所示,提取样本信号中主轴转频的高倍频信号。由图4(b)可知,样本信号中采集到的最高阶倍频信号为12倍频信号,因此8到12倍频信号为需要提取的特征信息。基于样本信号划分经验小波基函数的边界,并基于此构造经验小波基函数。图4 第N个检测样本及其频谱
【参考文献】:
期刊论文
[1]On-line Chatter Detection Using an Improved Support Vector Machine[J]. Changfu LIU,Wenxiang ZHANG. Instrumentation. 2019(02)
[2]基于迭代经验小波变换的齿轮故障诊断方法[J]. 辛玉,李舜酩,王金瑞,易朋兴,刘颉. 仪器仪表学报. 2018(11)
[3]基于模态区间的数控机床切削状态监测[J]. 谢锋云,陈红年,江炜文,谢三毛,李勇. 仪器仪表学报. 2017(12)
[4]1000MW超超临界汽轮机阀杆套筒深孔加工[J]. 陈钊. 中国设备工程. 2017(16)
[5]三点对称差分能量算子与经验小波变换在轴承故障诊断中的应用[J]. 徐元博,蔡宗琰. 电子测量与仪器学报. 2017(08)
[6]航空复杂壳体零件深孔加工技术研究[J]. 张晓东,韩策. 航空制造技术. 2017(15)
博士论文
[1]核电站蒸汽发生器动态安全评估体系与方法[D]. 刘亚锦.武汉大学 2012
本文编号:3535963
【文章来源】:仪器仪表学报. 2020,41(06)北大核心EICSCD
【文章页数】:7 页
【部分图文】:
傅里叶轴的划分
本节中对45#钢材料进行BTA深孔钻削实验,以验证本文中刀具系统涡振检测方法的有效性。实验装置如图2所示,包括BTA深孔钻床、工件(45#钢材料)、涡电流传感器(灵敏度为 1 V/mm,量程为4 mm)、LMS数据采集系统等。涡电流传感器以非接触的方式安装在靠近工件处的钻杆附近,测量钻杆的横向振动。LMS数据采集系统与传感器连接采集振动数据。数据采样频率设置为1 600 Hz。BTA深孔钻削实验中,钻头与空心钻杆以螺纹方式连接。钻头直径为17.7 mm,钻杆长度为800 mm。采用不同的切削参数加工深孔A和B,并进行实时监测。深孔A和B的具体切削参数如表1所示。
深孔加工中,每隔2 s采集一个检测样本,每个样本采样时间为4 s,因此每相邻两个样本之间有数据冗余,深孔A加工中采集的整个加工过程振动信号和检测样本分割方式如图3所示。第N个检测样本如图4所示,提取样本信号中主轴转频的高倍频信号。由图4(b)可知,样本信号中采集到的最高阶倍频信号为12倍频信号,因此8到12倍频信号为需要提取的特征信息。基于样本信号划分经验小波基函数的边界,并基于此构造经验小波基函数。图4 第N个检测样本及其频谱
【参考文献】:
期刊论文
[1]On-line Chatter Detection Using an Improved Support Vector Machine[J]. Changfu LIU,Wenxiang ZHANG. Instrumentation. 2019(02)
[2]基于迭代经验小波变换的齿轮故障诊断方法[J]. 辛玉,李舜酩,王金瑞,易朋兴,刘颉. 仪器仪表学报. 2018(11)
[3]基于模态区间的数控机床切削状态监测[J]. 谢锋云,陈红年,江炜文,谢三毛,李勇. 仪器仪表学报. 2017(12)
[4]1000MW超超临界汽轮机阀杆套筒深孔加工[J]. 陈钊. 中国设备工程. 2017(16)
[5]三点对称差分能量算子与经验小波变换在轴承故障诊断中的应用[J]. 徐元博,蔡宗琰. 电子测量与仪器学报. 2017(08)
[6]航空复杂壳体零件深孔加工技术研究[J]. 张晓东,韩策. 航空制造技术. 2017(15)
博士论文
[1]核电站蒸汽发生器动态安全评估体系与方法[D]. 刘亚锦.武汉大学 2012
本文编号:3535963
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/jinshugongy/3535963.html