楊蘭

（常州機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院機(jī)械工程系，江蘇 常州 213164）

數(shù)控機(jī)床機(jī)械零部件故障，是影響零件加工品質(zhì)、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的關(guān)鍵因素，是設(shè)備維修人員及廣大科技工作者著力研究的主要內(nèi)容。

機(jī)械故障診斷技術(shù)，在往復(fù)機(jī)械、旋轉(zhuǎn)機(jī)械、軸承、齒輪等設(shè)備和零部件的故障診斷中，應(yīng)用得非常普遍。尤其是振動(dòng)診斷方法，也已比較成熟，給企業(yè)帶來了可觀的經(jīng)濟(jì)效益。機(jī)械故障診斷技術(shù)，在數(shù)控機(jī)床故障診斷中的應(yīng)用也日益廣泛。

數(shù)控機(jī)床內(nèi)部結(jié)構(gòu)的某些故障，系統(tǒng)一般不呈現(xiàn)報(bào)警信息，診斷故障比較困難。故障的監(jiān)測(cè)、識(shí)別和預(yù)測(cè)，可通過對(duì)振動(dòng)、溫度、噪聲等物理量進(jìn)行測(cè)定，將測(cè)定結(jié)果與正常值或規(guī)定值進(jìn)行比較分析，以判斷機(jī)械系統(tǒng)的工作狀態(tài)是否正常。如數(shù)控機(jī)床的主傳動(dòng)、進(jìn)給傳動(dòng)等，運(yùn)行過程中會(huì)產(chǎn)生振動(dòng)、噪聲、溫升等異常信息，因此可通過安裝在主軸箱、工作臺(tái)某些特征點(diǎn)上的傳感器，測(cè)量其振級(jí)，位移、速度、加速度及幅頻特征等，達(dá)到對(duì)故障進(jìn)行監(jiān)測(cè)和診斷的目的。

數(shù)控機(jī)床主軸部件，是機(jī)床實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)的執(zhí)行件，安裝在主軸內(nèi)的工件或刀具實(shí)現(xiàn)主切削運(yùn)動(dòng)。主傳動(dòng)系統(tǒng)和主軸部件，一般都設(shè)計(jì)成一個(gè)主軸箱，主軸組件的回轉(zhuǎn)精度、剛度、抗振性和熱變形，直接影響加工零件的尺寸、位置精度和表面品質(zhì)。

1 CK7815數(shù)控車床主軸故障信號(hào)采集

1.1 檢測(cè)原理

如圖1所示。

圖1 測(cè)試原理框圖

1.2 測(cè)點(diǎn)選擇及測(cè)量參數(shù)確定

數(shù)控機(jī)床運(yùn)行一段時(shí)間后，尤其是某些突發(fā)因素，比如超載、操作失誤、零件磨損等，會(huì)引起主軸本體、主軸軸承發(fā)熱，導(dǎo)致主軸旋轉(zhuǎn)精度超過允許值。這時(shí)，主軸單元的振動(dòng)、溫升將會(huì)出現(xiàn)異常值。基于此特點(diǎn)，在CK7815數(shù)控車床主軸軸承處布置A、B兩個(gè)傳感器，采集信號(hào)（如圖2所示）。

圖2 測(cè)點(diǎn)選擇及測(cè)量參數(shù)確定圖

數(shù)控機(jī)床信號(hào)采集，主要確定信號(hào)采集部位及傳感器的選型與安裝。信號(hào)采集部位，主要考慮主軸軸承位對(duì)振動(dòng)信號(hào)較敏感，因此在前、后軸承位置安裝傳感器。傳感器類型主要有位移、速度、加速度這3種類型。

由于振動(dòng)參數(shù)中，加速度參數(shù)對(duì)高頻振動(dòng)（＞1000 Hz）比較敏感，所以選擇加速度傳感器。選用VM9503振動(dòng)數(shù)據(jù)采集儀，進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。

2 信號(hào)分析方法

2.1 時(shí)域分析

時(shí)域描述——直接觀測(cè)到或記錄的信號(hào)，一般是以時(shí)間為獨(dú)立變量的，稱其為時(shí)域描述。

信號(hào)時(shí)域描述，能反映信號(hào)幅值隨時(shí)間變化的關(guān)系，而不能明顯揭示信號(hào)的頻率的組成關(guān)系。

2.2 頻域分析

把振動(dòng)信號(hào)按其頻率、范圍和結(jié)構(gòu)進(jìn)行分類分析，從而進(jìn)行故障診斷的方法叫頻率分析。

信號(hào)的頻域描述——把信號(hào)的時(shí)域描述通過適當(dāng)方法，變成信號(hào)的頻域描述，即是以頻率為獨(dú)立變量來表示信號(hào)，其揭示了各頻率成分幅值所占的比重。

2.3 小波分析

傳統(tǒng)的傅立葉變換，只能對(duì)信號(hào)在整個(gè)時(shí)間段上進(jìn)行分析，是一種全局的變換。因此，在分析實(shí)際的時(shí)變信號(hào)時(shí)，具有很大的局限性。小波變換在時(shí)域和頻域同時(shí)具有良好的局部化特性，是對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析的理想分析工具。

小波變換之所以可以檢測(cè)信號(hào)的奇異點(diǎn)，正在于它的“小”.因?yàn)橛眯〉牟ㄈソ破娈愋盘?hào)，要比正弦波要好得多.

本文采用傳統(tǒng)的頻譜分析法進(jìn)行故障檢測(cè)。

3 數(shù)據(jù)處理

針對(duì)所檢測(cè)信號(hào)，按照?qǐng)D3所示進(jìn)行故障診斷。在收集信號(hào)時(shí)，觀察數(shù)據(jù)采集器所示的dB值。該值越大，說明振動(dòng)能量越大，故障嚴(yán)重，反之故障輕微或不存在。檢測(cè)數(shù)據(jù)如表1。

表1 數(shù)控機(jī)床主軸A處故障診斷檢測(cè)值

近兩年使用振動(dòng)診斷技術(shù)，對(duì)數(shù)控機(jī)床主軸系統(tǒng)的機(jī)械故障進(jìn)行了診斷，獲得預(yù)期效果。例如通過定期檢測(cè)，掌握了機(jī)床的磨損劣化情況；通過修理前后的檢測(cè)對(duì)比，了解修理效果及遺留問題等。筆者認(rèn)為數(shù)控機(jī)床與一般機(jī)床相比，機(jī)械結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單，因此若對(duì)數(shù)控機(jī)床實(shí)施故障診斷，正確率較高。

圖3 機(jī)械故障診斷過程

4 結(jié)束語(yǔ)

當(dāng)今數(shù)控機(jī)床，正在朝著高速度、高精度化、多功能化、智能化、數(shù)控編程自動(dòng)化、可靠性最大化、控制系統(tǒng)小型化方向發(fā)展。故障診斷技術(shù)在數(shù)控機(jī)床機(jī)械故障診斷中等應(yīng)用，必將有更多、更新、更實(shí)用的技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，比如小波分析、人工智能、遠(yuǎn)程檢測(cè)系統(tǒng)等，都將在數(shù)控系統(tǒng)中被不斷嘗試。

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