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对于混沌振子的数控加工中心主轴电机误差检测诊断

发布时间: 2019-05-08 13:27文字数: 3877字

  0引言
 
  高档数控机床适用于精密、超精密复杂空间曲面零件的加工,是解决飞机机翼、航空发动机转子、大型汽轮机叶轮及叶片、船用螺旋桨、重型发电机与汽轮机转子、大型柴油机曲轴等精密零件加工的最重要手段。高速电主轴作为高档数控机床的最核心部件之一,电主轴随着服役使用时间的延长,会出现轴承磨损,定子与转子的同轴度变差以及不平衡、不对中、支撑松动等影响电主轴精度的故障因素,导致加工产品精度不合格甚至报废的概率增大。
 
  影响电主轴精度的常见因素有轴承磨损,定子与转子的同轴度变差以及不平衡、不对中、支撑松动等,这些故障都会蕴含在电主轴的振动信息里,现有传统方法是通过振动频谱分析方法诊断特征频率分量的出现来确定相应故障的产生,其存在以下缺点: 1)频谱分析方法不能实现电主轴的早期检测。2)频谱分析方法受干扰信号影响较大。高频驱动时电主轴输入电压信号中存在着大量的电源频率调制和谐波成分,会在振动频谱中产生很多附加的干扰频率,故障特征分量特别是早期故障微弱特征分量往往被淹没于其中,以致频谱分析方法为了解决现有电主轴精度监测技术的不足,提出一种基于混沌振子的高档数控机床电主轴精度监测与诊断方法,可以准确检测出高档数控机床电主轴早期微弱故障信号,及早发现并追溯其误差来源,实现电主轴预防性维修、延长其精度使用寿命。
 
  1基于混沌振子的电主轴精度监测诊断总体方案
 
  基于混沌振子的高档数控机床电主轴精度监测诊断方法总体方案如图1所示,其具体实现方法如下: 1)首先构造一种具有高敏感度的杜芬振子系统,分析其策动力F与最大Lyapunov指数的关系,采用一种自适应方法确定临界策动力阈值f0;2)基于所构造的杜芬振子,提出基于一种反相输入的混沌振子弱信号检测系统的建立方法;3)结合高档数控机床电主轴误差因素与频率的对应关系,建立一种适用于高档数控机床电主轴精度监测与诊断的混沌振子弱信号检测系统;4)用涡流式位移传感器采集高档数控机床电主轴相互间隔120°的3个方向上的振动信号,并引入构造的混沌振子弱信号检测系统;5)利用所建立的混沌振子系统对高档数控机床电主轴微弱振动信号进行检测,根据最大Lyapunov指数Lm、以及混沌振子系统的轨迹变化,提取并识别淹没在噪声中的早期微弱精度故障特征信息,获得电主轴精度状态情况;6)根据混沌振子系统的策动力角频率与误差因素频率的对应关系,追溯电主轴误差来源,并进行误差因素对应相图的可视化显示。
 
  2基于混沌振子的电主轴精度监测诊断基本原理
 
  基于混沌理论的高档数控机床电主轴精度检测与溯因方法,利用所建立的混沌振子检测系统对微弱信号的检测能力,能够在强噪声下对电主轴精度早期信号微弱。
 
  判断微弱信号的强度。该杜芬振子系统在输入信号变化前后,其相平面图图形及最大Lyapunov指数有较大的区分度,有利于对输入微弱信号的检测与判别。
 
  (3)固定阻尼比k=0.5,计算策动力f与最大Lyapunov指数的关系曲线。根据混沌状态和大周期状态转换有一定过度阶段,提出具有自适应调节能力的临界策动力阈值f0确定方法,具体如下: 设混沌状态和大周期状态转换过度阶段的策动力起始值为fs、结束值为fe,则过度阶段的策动力差f=fe-fs,临界策动力阈值f0确定为f0=fs+b,b为策动力自适应调节偏差,0≤b≤f。
 
  2)基于所构造的杜芬振子,提出基于一种反相输入的混沌振子弱信号检测系统的建立方法。
 
  所提出一种混沌振子弱信号检测系统的建立方法具体如下:
 
  r(t)作为杜芬振子系统的输入信号,如以传统的同相输入方式,仅能根据是否进入大尺度周期状态判断是否存在周期性微弱信号,不能根据混沌轨迹的变化判别微弱信号的强度。为了进一步定性判断微弱信号的强度,提出了以反相形式输入,构造混沌振子弱信号检测系统,如下式: 进行检测,并对造成电主轴精度退化的因素进行溯因,ìx&=v。
 
  基本原理如下:
 
  1)构造一种杜芬振子系统,分析其策动力F与最大Lyapunov指数的关系,提出一种自适应的临界策动力阈值f0确定方法;
 
  (1)选取构造混沌检测系统的杜芬一般方程,如式(1)所示:
 
  (1)式(1)中,k为阻尼比,f为策动力,w为策动力频率。在k固定时,逐渐增大f,杜芬基本系统会经历同宿轨迹、周期分叉、混沌状态、大尺度周期状态,反之亦然。
 
  (2)为了提高系统对输入信号的敏感度及抗噪能力,将非线性恢复力项从-x+x3增强为-x5+x7,构造一种杜芬振子系统如下:
 
  式(3)中,w为微弱周期信号的频率,f0为混沌检测系统从大周期状态变化至混沌状态的临界策动力,a是为了能够控制混沌检测系统的灵敏度,而设置的常系数,一般取0.5≤a≤1.5。
 
  3)结合高档数控机床电主轴误差因素与频率的对应关系,建立一种适用于高档数控机床电主轴精度监测与诊断的混沌振子弱信号检测系统。
 
  影响高档数控机床电主轴精度退化的误差因素主要有轴承磨损、不平衡、不对中、支撑松动、润滑故障等,每种误差因素的频率特征是不一样的,各误差因素对应的频率为w0i,i=1,2,3,…,建立影响电主轴精度的主要误差因素与相应振动频率的对应关系。
 
  (1)根据式(3)和表1建立适用于高档数控机床电
 
  主轴精度监测与诊断的混沌振子弱信号检测系统,具体阈值(即相变点)时,系统会进入混沌状态,并在f的较大范围内都会处于混沌状态,以此可判断是否存在周期性微弱信号。但因f的不同,系统会处于具有不同轨迹和具有不同最大Lyapunov指数的混沌状态,以此可以式(4)中f01、f02、f03、f04、f05分别为各误差因素检测所对应的临界策动力。
 
  (2)混沌振子弱信号检测系统以最大Lyapunov指数LM是否大于0来判断是否有周期性微弱信号输入,即以是否从大周期状态变化至混沌状态来判断是否有周期性微弱信号输入。
 
  (3)以混沌轨迹图形识别来定性判断混沌检测系统中所输入微弱信号的强度。
 
  4)用涡流式位移传感器采集高档数控机床电主轴相互间隔120°的3个方向上的振动信号,并引入构造的混沌振子弱信号检测系统。
 
  在该立式高档加工中心电主轴相互间隔120°的3个方向上分别安装涡流式位移传感器,以采集电主轴的振动信号。
 
  设检测输入信号r(t)为:
 
  01号检测振子最大Lyapunov指数Lm>0,表明01号振子监测到有微弱振动信号输入,意味着该电主轴出精度出现早期退化,需进一步分析其误差因素及退化程度。进一步,根据混沌振子系统的策动力角频率与误差因素频率的对应关系,追溯电主轴误差来源,并进行误差因素对应相图的可视化显示。如表1所示,根据混沌检测振子与误差因素的对应关系,说明该主轴出现的精度早期退化是由轴承磨损引起的,无不平衡、松动等其他误差因素。
 
  同时,根据混沌振子弱信号检测系统的轨迹是否发生相变来证实是否存在待检的微弱周期振动信号,也即判断高档数控机床电主轴精度是否发生早期退化。引入该电主轴监测信号后,01号检测振子的轨迹相图如图2所示,表明其由大尺度周期状态进入了混沌状态,进一步证实了电主轴精度发生早期退化。其他检测振子仍然式(5)中,hcoswt表示第i个误差因素对应的频率为w0i、幅值为h的待检测微弱周期信号,n(t)为随机噪声信号,其中i=1,2,3,4,5。
 
  引入检测输入信号后,由5个分别对应5种误差因素的检测振子构成混沌振子弱信号检测系统,具体表示如下:
 
  3实验及分析
 
  以对一台高档数控机床的高速电主轴监测为例,其额定功率为24kW,额定扭矩为36N·m,最高转速为20000r/min,前后轴承均采用油气润滑方式。通过实验获得转速为2000r/min、转速频率wr为33Hz。
 
  计算最大Lyapunov指数,如Lm>0,则电主轴发生精度退化,反之电主轴精度正常。混沌振子弱信号检测系统对该高档数控加工中心电主轴精度状态监测数据。
 
  4结语
 
  基于混沌理论的高档数控机床电主轴精度检测与溯因方法,利用所建立的混沌振子检测系统对微弱信号的检测能力,能够对的电主轴精度早期故障进行监测与分析,用所建立的混沌振子检测系统对不同频率周期信号的敏感性,能够对造成电主轴精度退化的因素进行溯盘平均摩擦半径处。摩擦区域沿径向各点热流密度存在差别,说明利用微元法计算的热流密度考虑了闸片摩擦块沿径向分布对温度场分布的影响,更符合实际情况。
 
  制动盘散热筋温度在整个制动阶段持续上升,在盘体温度达到最高时刻(35.2秒)后,散热筋板的温度继续上升。由图12可知,盘毂轴孔区域在整个制动过程温度几乎不变,始终与盘体存在巨大的温度梯度,因此盘体摩擦面高温区不断向轴孔方向移动。与此同时,盘毂与盘面连接处由于热传导温度不断升高。
 
  4结语
 
  本文通过建立基于微元法的热流密度计算模型、综合换热模型和有限元模型,分析了紧急制动工况下制动过程中制动盘的温度分布规律。与摩擦功率法相比,基于微元法所建立的热流密度计算模型更加符合实际情况,即考虑了摩擦块形状对摩擦区域实际接触弧长分布的影响;把辐射换热系数等效为对流换热系数,所建立的综合换热系数模型可以避免高度非线性带来的计算收敛问题。仿真结果表明: 制动盘温度场分布与制动盘结构有关,盘毂轴孔与摩擦面温差较大,散热筋区域间热量聚集,使得盘体温度分布不均匀,容易导致热应力产生,进而影响制动盘使用寿命,因此,制动盘设计中应该选用比热容较大、易于散热的结构。上述分析假设制动过程为匀减速运动,忽略了列车制动过程中风阻及转动惯量的影响,以及实际制动过程中材料摩擦系数、比热容等参数随温度的变化,后续研究将进一步考虑。

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