CN103213069A - 一种基于磨轮振动频率特性的恒功率磨削控制装置及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于磨轮振动频率特性的恒功率磨削控制装置及方法,本发明在频谱分析后提取其磨削振动的特征值,进行磨削负载的辨识。若磨削功率的变化在允许的范围内,则将磨轮杆杆心的振动曲线、频谱分析的信息、进给速度、工作转速及工件材料等信息汇入专家库。若功率变化过大,则进行模糊决策,输出的Δu产生一脉宽调制(PWM)信号,该脉宽调制(PWM)信号控制伺服驱动器控制进给伺服电机的进给量,达到恒功率磨削的目的。本发明机械结构简单,安装方便,拆卸灵活,对原有磨床的固有结构影响小。自适应能力强,适用于各种工作状况,提高了生产效率。

Description

一种基于磨轮振动频率特性的恒功率磨削控制装置及方法
技术领域                       
本发明涉及一种恒定磨削负载的磨削加工控制装置,特别涉及一种基于磨轮振动频率特性的恒功率磨削控制装置及方法。
背景技术
数控磨床是利用磨具对工件表面进行磨削加工的机床。与传统磨床相比,它具有适合异形零件加工、可排除人为误差、效率高、易通过软件实现精度补偿和优化控制等优点。国内现有的数控磨床一般都采用恒定的磨削速度。实际上,磨削速度的选择需根据工件的加工精度及表面光洁度要求, 工件材料,机床的刚性和机床驱动力,刀具的耐用度等来决定。因为在数控磨床实际工作过程中,磨削状况并非一成不变,如工件材料中弥散的硬质点(如合金元素碳化物)会对磨轮产生较强的反作用力,磨轮随着加工的进行也会逐渐磨损(磨轮直径减小),不同磨轮材质的差异等情况将导致磨削负载剧烈变化,进而大大缩短了磨轮的使用寿命,甚至会影响工件的加工精度。
关于磨床磨削检测及控制的方法,此前已有提出,但都存在种种不足。专利号为CN03128845.6的发明涉及磨床磨削产品的恒功率磨削方法,其特征在于:控制磨床轴承磨床磨削功率,采用一套自控系统。自控系统的输入信号是由二个信号组成,一个是由触摸屏参数设定装置输出的理论磨削功率值,另一个是恒功率装置将磨削轴承时的实际消耗功率检测值,此二个数值同时输入数控系统,数控系统进行PID方法计算获得一个差值信号,这差值信号作为自控系统的反馈信号,反馈信号输入伺服控制电机,改变了磨床的进给速度,从而达到实际磨削的功率值不变。专利号为CN200820100082.7的发明公开了一种恒功率外圆磨削机构,包括托轮机构和接触磨轮,接触磨轮位于托轮机构的上方,接触磨轮由接触磨轮电机驱动,其特征在于:接触磨轮固定在支撑横臂一端的下底面,支撑横臂的另一端经铰链机构安装在支撑立臂上,支撑横臂的中部经浮动气缸支撑,该浮动气缸的缸体固定在底座上,浮动气缸的推杆铰接在支撑横臂中部,所述浮动气缸由电气比例阀驱动,其原理是通过磨轮电机上的电流传感器检测到电机电流信号,通过控制电路(放大器、控制器)后进入电液比例阀,控制气缸运动,进而控制磨轮进给量。达到磨轮电机电流恒定的效果。以上两项专利确实能实现恒功率磨削的效果,但是它们的实时数据都是从磨轮电机上采集得到(前一项专利采用功率传感器采集磨轮电机的功率信号、后一项专利采用电流传感器采集磨轮电机上的电流信号),缺乏较高的实时性。
专利号为CN201110177969.2的专利是一种检测磨床加工状态的监控方法及监控系统,采用声纳传感器接收数控磨床对于工件加工时所发出的声纳信号,并将其声纳信号转换成电信号;采用声发射检测系统将检测到的声纳传感器输出的电信号分别转换成RS232通讯协议信号和PROFIBUS通讯协议信号;将RS232通讯协议信号传到磨床上的数控系统中,数控系统将接收到的RS232协议信号以动态波形的方式显示在屏幕上,实现了磨削过程的可视化;将PROFIBUS协议信号传入PLC系统中进行PLC逻辑编程,并将PLC输出磨床与工件的碰撞信号及接触信号传入数控系统的零件程序中,实现了防碰撞和消空程。该发明能够监控数控磨床加工的全过程,磨削过程可被优化。提高了磨削质量和效率。但采用声纳检测势必花费太多时间,影响控制效果。专利号为CN201010040080.5的发明公开的能对非直驱磨床磨头振动进行在线主动控制的装置,是在原有的磨床主轴上设置主动电磁执行装置,主动电磁执行装置包括定子、转子轴颈、两个检测磨床主轴振动的传感器和控制器,转子轴颈紧固在磨床主轴上,在定子内侧的坐标轴方向分别分布1个或多个磁极,每个坐标轴方向磁极上的绕组串联连接,可分别产生水平正、负方向和垂直正、负方向的电磁力,两个振动传感器的信号输出端与控制器的控制逻辑信号输入端相连,经控制逻辑运算将输入的振动信号转换成四路差动控制信号驱动4对串联绕组,在磨床主轴径向平面上对转子轴颈产生任意方向的电磁力,使磨床主轴受力迅速回到原始位置,从而降低主轴的振动和噪声,提高主轴回转精度。该专利采用检测主轴振动的方式采集信号,实时性比较高,但不能解决恒速加工带来的缺陷。
发明内容
本发明针对现有技术的不足,提出了一种基于磨轮振动频率特性的恒功率磨削控制装置及方法。
一种基于磨轮振动频率特性的恒功率磨削控制装置,包括伺服电机、联轴器、第一支撑底座、第二支撑底座、第一电涡流传感器、磨轮杆、支架、第二电涡流传感器、工作台和减速器;
所述的磨轮杆依次通过联轴器、减速器与伺服电机的驱动轴联接,并通过第一支撑底座和第二支撑底座固定于工作台上,所述的工作台上固定安装有Z字型的支架,支架上设置两个电涡流传感器,其中第一电涡流传感器探头正对磨轮杆的轴心且与工作台台面平行,第二电涡流传感器探头正对磨轮杆的轴心且与工作台台面垂直。
一种基于磨轮振动频率特性的恒功率磨削控制方法,该方法包括以下步骤:
步骤一:信号的采集和预处理
在数控磨床运行过程中,水平方向的电涡流传感器和垂直方向的电涡流传感器检测磨轮杆颤振偏移量,分别输出模拟量信号值xt)和yt)。上述的信号值经由ADAM-3968接线端子传送到PCI-1716采集卡,其采样频率为1k。PCI-1716采集卡对所述的信号值xt)和yt)进行滤波、放大、隔直和A/D转换,输出的数字信号x 2t)和y 2t)。数字信号x 2t)和y 2t)通过PCI接口,传输至PC内进行数字信号处理。
步骤二:求取两个振动信号的相关函数
Figure 2013101396336100002DEST_PATH_IMAGE002
                      (1)
式中:N为采样周期T内的采样数据量;x 2(t)是t时刻水平方向的振动;y 2(t)是t时刻垂直方向的振动,0 ≤k<N,k∈C;
步骤三:求取两个振动信号的互功率谱密度函数
Figure 2013101396336100002DEST_PATH_IMAGE004
                     (2)
由此可以得到磨轮杆的振动能量在各频率上的发布,信号处理结束;
步骤四:磨削振动特征提取
在获得的功率谱上选取5个特征参数,分别为功率最大的两个和功率最小的两个,分别为(A1,A2,A3,A4)和一个平均功率(A)。5个特征参数组成输入变量论域U
U={A1,A2,A3,A4,A}  ;  
步骤五:磨削负载模糊辨识
设定U中各元素隶属度组成模糊向量E
       E={μ u1,μ u2μ u3μ u4μ u5}
计算参数C
                  C=μ u1/A1+μ u2/A2+μ u3/A3+μ u4/A4+μ u5/A                 (3)
当C大于阀值D时,进行步骤六;如果C不大于阀值D,则将相关信息保存至专家库。阀值D通过大量的分析数据得到。
步骤六:模糊决策
隶属度E可以从测量数据通过隶属度函数求得,采用升半柯西型隶属度函数。
Figure 2013101396336100002DEST_PATH_IMAGE006
    
Figure 2013101396336100002DEST_PATH_IMAGE008
        (4)
   输出变量的论域为V
V={u 1,u 2,u 3,u 4,u 5,u 6}
V中各元素的隶属度组成模糊向量B
B={μ v1μ v2μ v3μ v4μ v5μ v6}
B、E通过模糊关系矩阵R相互联系,模糊关系矩阵通过大量的分析、实验、测试可以得到。
Figure 2013101396336100002DEST_PATH_IMAGE010
                               (5)
最后使用式(5)进行综合评判,根据隶属度最大原则,即可判别输出的Δu
输出的Δu产生一脉宽调制(PWM)信号,该脉宽调制(PWM)信号控制伺服驱动器控制进给伺服电机的进给量,达到恒功率磨削的目的。
本发明的有益效果是,控制系统主要基于软件编程实现,机械结构简单,安装方便,拆卸灵活,对原有磨床的固有结构影响小。而且,控制核心部分基于模糊算法,可靠性更高,更加人性化,自适应能力强,适用于各种工作状况,提高了生产效率。此外,本系统具备故障自诊断功能,安全性能更高。
附图说明
图1为本发明的机构示意图;
图2为磨削控制流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行详尽的描述。
如图1所示,一种基于磨轮振动频率特性的恒功率磨削控制装置,包括伺服电机1、联轴器2、第一支撑底座3、第二支撑底座4、第一电涡流传感器5、磨轮杆6、支架7、第二电涡流传感器8、工作台9和减速器10;
所述的磨轮杆6依次通过联轴器2、减速器10与伺服电机1的驱动轴联接,并通过第一支撑底座3和第二支撑底座4固定于工作台9上,所述的工作台上固定安装有Z字型的支架7,支架7上设置两个电涡流传感器,其中第一电涡流传感器5探头正对磨轮杆6的轴心且与工作台台面平行,第二电涡流传感器8探头正对磨轮杆6的轴心且与工作台台面垂直。
如图2所示,一种基于磨轮振动频率特性的恒功率磨削控制方法,该方法包括以下步骤:
步骤一:信号的采集和预处理
在数控磨床运行过程中,水平方向的电涡流传感器和垂直方向的电涡流传感器检测磨轮杆颤振偏移量,分别输出模拟量信号值xt)和yt)。上述的信号值经由ADAM-3968接线端子传送到PCI-1716采集卡,其采样频率为1k。PCI-1716采集卡对所述的信号值xt)和yt)进行滤波、放大、隔直和A/D转换,输出的数字信号x 2t)和y 2t)。数字信号x 2t)和y 2t)通过PCI接口,传输至PC内进行数字信号处理。
步骤二:求取两个振动信号的相关函数
Figure 747325DEST_PATH_IMAGE002
                      (1)
式中:N为采样周期T内的采样数据量;x 2(t)是t时刻水平方向的振动;y 2(t)是t时刻垂直方向的振动,0 ≤k<N,k∈C;
步骤三:求取两个振动信号的互功率谱密度函数
Figure 800731DEST_PATH_IMAGE004
                     (2)
由此可以得到磨轮杆的振动能量在各频率上的发布,信号处理结束;
步骤四:磨削振动特征提取
在获得的功率谱上选取5个特征参数,分别为功率最大的两个和功率最小的两个,分别为(A1,A2,A3,A4)和一个平均功率(A)。5个特征参数组成输入变量论域U
U={A1,A2,A3,A4,A}  ;  
步骤五:磨削负载模糊辨识
设定U中各元素隶属度组成模糊向量E
       E={μ u1,μ u2μ u3μ u4μ u5}
计算参数C
                  C=μ u1/A1+μ u2/A2+μ u3/A3+μ u4/A4+μ u5/A                 (3)
当C大于阀值D时,进行步骤六;如果C不大于阀值D,则将相关信息保存至专家库。阀值D通过大量的分析数据得到。
步骤六:模糊决策
隶属度E可以从测量数据通过隶属度函数求得,采用升半柯西型隶属度函数。
Figure 204293DEST_PATH_IMAGE006
    
Figure 684953DEST_PATH_IMAGE008
        (4)
   输出变量的论域为V
V={u 1,u 2,u 3,u 4,u 5,u 6}
V中各元素的隶属度组成模糊向量B
B={μ v1μ v2μ v3μ v4μ v5μ v6}
B、E通过模糊关系矩阵R相互联系,模糊关系矩阵通过大量的分析、实验、测试可以得到。
Figure 39711DEST_PATH_IMAGE010
                               (5)
最后使用式(5)进行综合评判,根据隶属度最大原则,即可判别输出的Δu
输出的Δu产生一脉宽调制(PWM)信号,该脉宽调制(PWM)信号控制伺服驱动器控制进给伺服电机的进给量,达到恒功率磨削的目的。
在频谱分析后提取其磨削振动的特征值,进行磨削负载的辨识。若磨削功率的变化在允许的范围内,则将磨轮杆6杆心的振动曲线、频谱分析的信息、进给速度、工作转速及工件材料等信息汇入专家库。若功率变化过大,则进行模糊决策,输出的Δu产生一脉宽调制(PWM)信号,该脉宽调制(PWM)信号控制伺服驱动器控制进给伺服电机1的进给量,达到恒功率磨削的目的。

Claims (2)

1. 一种基于磨轮振动频率特性的恒功率磨削控制装置,包括伺服电机、联轴器、第一支撑底座、第二支撑底座、第一电涡流传感器、磨轮杆、支架、第二电涡流传感器、工作台和减速器;
其特征在于:所述的磨轮杆依次通过联轴器、减速器与伺服电机的驱动轴联接,并通过第一支撑底座和第二支撑底座固定于工作台上,所述的工作台上固定安装有Z字型的支架,支架上设置两个电涡流传感器,其中第一电涡流传感器探头正对磨轮杆的轴心且与工作台台面平行,第二电涡流传感器探头正对磨轮杆的轴心且与工作台台面垂直。
2.一种基于磨轮振动频率特性的恒功率磨削控制方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:
步骤一:信号的采集和预处理
在数控磨床运行过程中,水平方向的电涡流传感器和垂直方向的电涡流传感器检测磨轮杆颤振偏移量,分别输出模拟量信号值xt)和yt);上述的信号值经由ADAM-3968接线端子传送到PCI-1716采集卡,其采样频率为1k;PCI-1716采集卡对所述的信号值xt)和yt)进行滤波、放大、隔直和A/D转换,输出的数字信号x 2t)和y 2t);数字信号x 2t)和y 2t)通过PCI接口,传输至PC内进行数字信号处理;
步骤二:求取两个振动信号的相关函数
Figure 2013101396336100001DEST_PATH_IMAGE002
                      (1)
式中:N为采样周期T内的采样数据量;x 2(t)是t时刻水平方向的振动;y 2(t)是t时刻垂直方向的振动,0 ≤k<N,k∈C;
步骤三:求取两个振动信号的互功率谱密度函数
Figure 2013101396336100001DEST_PATH_IMAGE004
                     (2)
由此可以得到磨轮杆的振动能量在各频率上的发布,信号处理结束;
步骤四:磨削振动特征提取
在获得的功率谱上选取5个特征参数,分别为功率最大的两个和功率最小的两个,分别为(A1,A2,A3,A4)和一个平均功率(A);5个特征参数组成输入变量论域U
U={A1,A2,A3,A4,A}  ;  
步骤五:磨削负载模糊辨识
设定U中各元素隶属度组成模糊向量E
       E={μ u1,μ u2μ u3μ u4μ u5}
计算参数C
                  C=μ u1/A1+μ u2/A2+μ u3/A3+μ u4/A4+μ u5/A                 (3)
当C大于阀值D时,进行步骤六;如果C不大于阀值D,则将相关信息保存至专家库;阀值D通过大量的分析数据得到;
步骤六:模糊决策
隶属度E可以从测量数据通过隶属度函数求得,采用升半柯西型隶属度函数;
    
Figure 2013101396336100001DEST_PATH_IMAGE008
        (4)
   输出变量的论域为V
V={u 1,u 2,u 3,u 4,u 5,u 6}
V中各元素的隶属度组成模糊向量B
B={μ v1μ v2μ v3μ v4μ v5μ v6}
B、E通过模糊关系矩阵R相互联系,模糊关系矩阵通过大量的分析、实验、测试可以得到;
                               (5)
最后使用式(5)进行综合评判,根据隶属度最大原则,即可判别输出的Δu
输出的Δu产生一脉宽调制(PWM)信号,该脉宽调制(PWM)信号控制伺服驱动器控制进给伺服电机的进给量,达到恒功率磨削的目的。
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Granted publication date: 20160713

Termination date: 20170419