振动信号监测在刀具磨损故障诊断中的应用.pptx
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振动信号监测在刀具磨损故障诊断中的应用.pptx
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振动信号监测在刀具磨损故障诊断中的应用1.1.刀具磨损刀具磨损切削中,刀具材料的部分微粒被切屑或工件带走,而逐渐变钝的现象,叫做刀具磨。
刀具磨损的原因:
(1)切削时前面与切屑之间,后面对准已加工表面的刀具表面与工件之间都有强烈的摩擦。
有摩擦就有磨损。
切屑速度越高,压力越大,刀具表面的磨损也就越严重。
(2)由于切削温度的升高,会使刀具与切屑,刀具与工件之间的粘结加剧,还会使刀具材料变软,耐磨性减弱。
这样,就使刀具表面上的微粒很容易地被切屑和工件粘掉和磨掉。
使刀具磨损加剧。
刀具磨损部位:
刀具磨损的部位有后刀面磨损,前刀面磨损,前后刀面同时磨损图1后刀面磨损示意图图2前刀面磨损示意图图3前后刀面磨损示意图典型的刀具磨损可分为三个阶段:
初期磨损阶段正常磨损阶段急剧磨损阶段图4典型的刀具磨损的三阶段2.刀具磨损的研究意义刀具磨损的研究意义刀具作为一种工具设备,其精度、完好率等对于被加工零件的尺寸精度和表面质量有直接的关系。
因此,机械加工过程中定量、实时地掌握刀具工况,检测刀具的磨损,崩刃等故障,对于延长机床设备无故障运行时间和提高产品质量有至关重要的作用。
另外,可能因为没有及时解决加工过程中的偶然现象而使工件报废或损坏机床。
预知刀具的工况,可以避免失修造成的故障,还可以防止过剩维护造成的浪费,提高刀具的利用效率。
3.刀具磨损的监测刀具磨损的监测常用的刀具磨损状态监测技术诊断方法:
直接法:
光学图象识别法,放射性元素测量法间接法:
声发射信号、切削力信号、振动信号、功率信号、热电压测量法智能识别方法:
人工神经网络、模糊诊断法、多传感器融合技术、分形识别方法、专家系统下面主要介绍振动信号监测技术。
刀具在切削过程中,工件与磨损的刀刃部侧面摩擦,会产生不同频率的振动。
振动信号是一种对刀具磨损、破损敏感度非常高的征兆信号,因此更能表征刀具磨损信息。
我们通过对振动参量(振动位移、速度、加速度)进行分析处理,对机械设备的运行状况正常与否做出判断,从而判明故障发生的部位、程度及原因。
试验选用车削中心,可对各种回转体零件进行车削、钻削、铣削加工。
刀具为硬质合金刀具。
振动检测设备为北京东方振动与噪声技术研究所研制的高速数据采集及分析系统。
本次试验采用个加速度传感器,分别用于监测刀具轴方向的振动情况。
为了更好做比较,我们将工件按照长度分为段,按照种不同的切削速度以及是否加切削液进行组试验,对每段切削进行振动信号监测。
具体切削试验方案如表所示。
4.试验数据的处理试验数据的处理
(1)时域分析与时域特征本试验中我们对上述组试验的振动信号进行了均值、均方值的时域分析,成功建立了振动信号与刀具磨损量之间的关系。
均值均值表示随机数i的平均值:
将试验获得的振动信号进行时域上的均值分析,结果如图5所示。
图5刀具磨损过程中刀具振动信号时域均值变化图由图5可以得出以下结论:
在磨损初期,信号均值快速下降;在正常磨损期,均值平稳小范围波动;在剧烈磨损期,均值快速下降。
因此我们可以依据振动信号的均值时域分析判断当前刀具的磨损阶段。
均方值均方值表示随机信号i总能量的平均值将试验获得的振动信号进行时域上的均方值分析,结果如图6所示。
同理,我们可以看出根据时域中的均方值分析亦可以判断刀具当前的磨损阶段。
图6刀具磨损过程中刀具振动信号均方值变化图
(2)频域分析与频域特征)频域分析与频域特征将信号的时域描述通过数学处理变换为频域的方法称为频域分析。
频域分析有幅值谱、相位谱、功率谱、幅值谱密度、能量谱密度、功率谱密度等。
下面就频率谱和功率谱进行分析。
频谱若时域信号满足下列条件:
存在,且满足狄氏条件(函数只有有限个极值点,连续或只有有限个第一类间断点),则傅立叶变换存在,频谱函数用下式表示:
频谱函数的模称为振幅频谱,简称频谱。
本试验采得的振动信号经过数学处理得到的刀具磨损不同阶段的频谱如图7图9所示。
图8正常工作阶段刀具频谱图图7初期磨损阶段频谱图功率谱自功率谱密度函数决定时域信号的能量分布规律表示为:
其中:
为信号的自相关函数。
图9严重磨损阶段刀具频谱图由于功率谱密度函数无法提供信号相位信息,因而无法分辩同频率的不同信号,因此引入互功率谱密度函数:
其中:
为两组信号的互相关函数。
本试验采得的振动信号经过数学处理得到刀具磨损不同阶段的功率谱,如图10图12所示。
图10初期磨损阶段互功率谱图11正常工作阶段刀具互功率谱图12严重磨损阶段刀具互功率谱从振动信号的频谱图和信号的功率谱图可以看出,不同刀具状态下其振动信号的频谱和功率谱也是不同的,可以求出几个特征频段,随着刀具的磨损,峰值在逐渐的增大,并且增大越明显,说明在刀具磨损越剧烈,测得的振动幅值和振动信号功率越大。
结结束束语语综上所述,振动信号能非常有效地反映了刀具在不同磨损状态下的振动情况,通过信号的时域分析、频域分析可以进行刀具磨损状态的诊断和预测,从而解决了由于刀具磨损造成的生产效率下降和加工质量降低问题。
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