《加工狀態下數控工具機性能狀態線上監測方法研究》是依託華中科技大學，由劉紅奇擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：加工狀態下數控工具機性能狀態線上監測方法研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：劉紅奇
- 依託單位：華中科技大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
加工性能劣化是當前影響加工效率、加工質量和可靠性的主要因素之一，對數控工具機的性能監測提出了迫切需求。現有監測方法難以滿足加工狀態下數控工具機性能線上監測的要求，為此開展性能監測的新方法研究。研究思路是通過研究工具機固有特性對工具機傳動系統能量傳遞過程的影響機理,深入分析長時間的工況激勵譜及其統計特徵，提出基於驅動電流與位置反饋（速度）等能量回響信號的譜統計特徵的固有頻率和阻尼特性的辨識方法，結合動態精度參數，構建面向工具機性能狀態辨識的特徵集以及工具機性能狀態的預測模型，實現數控工具機性能狀態線上監測系統。通過本項目的研究將為基於性能狀態的維護和主動控制提供判斷依據，提升我國數控工具機的智慧型化水平。
結題摘要
隨著工具機的使用時間的增長，工具機的磨損加劇，直接影響工具機精度和加工性能，且故障定位困難，維護時間長，為此，以影響加工質量的工具機關鍵部件、刀具等為對象開展其狀態監測的基礎理論與技術套用的研究，具體研究成果如下： （1）深入研究工具機固有特性對工具機能量傳遞過程的影響機理，建立加工振動的傳遞模型，實現了刀尖振動的間接測量，並在車削加工刀尖點振動間接測量進行了驗證，為加工過程中振動狀態監測提供了基礎方法； （2）圍繞工具機運行過程中工況激勵特徵，研究了工況激勵譜統計特徵分析方法，建立了基於驅動電流的載荷譜，為工具機的設計與最佳化提供了基礎數據； （3）運行狀態下的工具機動力學參數線上辨識對於工具機狀態線上監測以及基於工具機狀態的主動調控非常關鍵，為此，深入研究了基於回響信號的固有特性參數的辨識方法，結合OMA模態分析方法，提出了基於電流信號的進給系統的固有特性參數辨識方法，為工具機狀態監測提供了新手段； （4）由於工具機不同工況條件下的動力學固有特性不同，基於此研究了不同工況條件對辨識的動力學特性參數的影響，獲得了合理激勵下的固有特性參數辨識的條件，分析了工具機不同狀態下的動力學特性的差異； （5）最後，綜合前述研究成果，建立了刀具狀態監測方法以及支持向量機的絲槓磨損狀態預測模型，在此基礎上研發了數控工具機絲槓狀態監測儀和刀具狀態監測儀，在上汽通用五菱、東方電氣等多家企業進行了推廣套用。 通過本項目的研究，取得了一批理論和套用成果，共發表SCI/EI論文12篇，其中SCI論文4篇，申請發明專利5項，其中授權2項。綜上所述，本項目具有較大的理論和現實意義，它不僅為工具機狀態的監測提供了有效的監測手段，顯著降低了工具機的維護時間，而且有助於保證零件的加工質量，其套用效果得到了企業的認可，具有推廣套用價值。
