CN108536095A - 一种丝杠磨损量实时预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种丝杠磨损量实时预测方法，其包括如下步骤：实时采集丝杠工作时的传感器信号，并进行信号预处理；通过预处理后的信号数据判断丝杠工况状态，根据丝杠工况的不同将丝杠工作过程划分为工作子区间；对每个工作子区间对丝杠产生的磨损量进行累加，得到丝杠累积磨损量，实现对丝杠磨损量的实时预测。本发明具有预测速度快、准确率高的优点，同时不需要额外的搭建实验平台，不需要拆装丝杠，不影响丝杠的正常工作，可实现丝杠磨损量的实时预测。

Description

一种丝杠磨损量实时预测方法
技术领域
本发明属于丝杠磨损量预测的技术领域，更具体地，涉及一种丝杠磨损量实时预测方法。
背景技术
丝杠的设计寿命一般为1-1.5万小时，随着数控机床加工朝着高速、高精和重载的方向发展，数控机床丝杠往往不能达到设计寿命便出现损坏。丝杠最常见的损坏形式是丝杠磨损，对数控机床丝杠磨损量进行实时预测，可在丝杠损坏发生前及时采取措施，保证加工的质量和精度，提高良品率和生产效率，并节省生产成本。
目前，丝杠磨损量检测和预测技术领域已经发展了一些方法与技术，但均存在一定的局限性。
如公告号为CN201510164393，名称为“一种滚珠丝杠副磨损测量试验台”，该专利通过丝杠轴带动滑板做精确速度的直线运动，实现测量滚珠丝杠在恒定轴向预紧力作用下的丝杠磨损量。但该方法需要搭建试验台，将丝杠放上试验台测量，使用成本高，不利于推广使用。
公告号为CN201510559313，名称为“一种数控机床滚珠丝杠磨损状态的预测方法”，该专利通过采集数控机床进给轴电机的三项电流信号，进行预处理后提取特征值实现数控机床滚珠丝杠磨损状态的预测。但该方法直接通过电流特征预测丝杠磨损状态，却未考虑丝杠转速、负载等因素对电流的影响，预测存在一定的误差，且未能量化丝杠磨损值。
因此，针对现有技术的局限性，本领域的技术人员致力于开发一种适合生产现场应用的丝杠磨损量实时预测方法。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种丝杠磨损量实时预测方法，其通过获取丝杠工作时的传感器信号，对丝杠工作期间产生的磨损量进行累加计算，实现对丝杠磨损量的实时预测。
为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种丝杠磨损量实时预测方法，其特征在于，包括下列步骤：
(a)实时采集丝杠工作时的传感器信号，作为丝杠磨损量预测模型的输入；
(b)对步骤(a)所述传感器信号进行预处理，除去噪声和干扰；
(c)依据步骤(b)预处理后的传感器信号，判断丝杠工作过程的工况，将工况不同的工作过程划分成不同的工作子区间Si，工作子区间Si内的工况相同。
(d)累加步骤(c)中每个工作子区间Si对丝杠产生的磨损量wi，累加公式为：
其中，Wm为丝杠当前磨损量，m为工作子区间总个数，wi为丝杠在第i个工作子区间si工作时产生的磨损量，ti为丝杠在第i个工作子区间si的工作时间长度，Δki为丝杠在第i个工作子区间si的工况下的磨损速率。
作为进一步优选的，步骤(a)所述传感器信号为丝杠转速和丝杠驱动电机负载电流。
作为进一步优选的，步骤(b)所述预处理为对传感器信号进行低通滤波，以滤除噪声，提高信噪比。
作为进一步优选的，步骤(c)所述的判断丝杠工作过程的工况，通过丝杠工作时的转速和丝杠驱动电机负载电流来判断丝杠所处的工况，当转速和负载电流在规定偏差范围内可看作为同一工况条件。
作为进一步优选的，步骤(d)所述的工作子区间总个数m从丝杠第一次工作时开始递增累加。
作为进一步优选的，步骤(d)所述的特定工况下的丝杠磨损速率Δki是丝杠在该工况条件下工作单位时间平均磨损量，可通过实验测试得到或由经验公式求得。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：
1、本发明通过实时采集丝杠工作时传感器信号实现丝杠磨损量实时预测，与现有技术相比较，不需要额外的搭建实验平台，不需要拆装丝杠，可以在丝杠正常工作的条件下实现，不影响丝杠的正常工作；
2、本发明通过丝杠工作时的传感器信号判断丝杠所处的工况，对不同工况下丝杠产生的磨损分开计算，相比于现有技术和方法，考虑了不同工况对丝杠磨损的影响，更符合丝杠实际工作条件，丝杠磨损量预测结果更准确。
3、通过本发明实现对丝杠磨损量的实时预测，可在丝杠磨损量高于规定阈值时提供报警，提示维修人员及时处理，降低丝杠故障发生率，提高丝杠的可靠性水平，进而提高设备整机的可靠性水平。
附图说明
图1是按照本发明的优选实施例所构建的丝杠磨损量实时预测方法的流程图；
图2是按照本发明的优选实施例所构建的丝杠在不同工况下加工的磨损量曲线图；
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
图1是按照本发明的优选实施例所构建的性能评估方法的流程图，如图1所示，本实例选取对象为宝鸡机床厂VMC850L加工中心的X轴丝杠，X轴行程800mm，丝杠类型为滚珠丝杠，丝杠驱动电机类型为伺服电机，数控系统为华中数控HNC-818B。本发明实施包括以下步骤：
步骤(a)：实时采集丝杠工作时的传感器信号，作为丝杠磨损量预测模型的输入。考虑到实际生产加工的要求，采集传感器信号既不能影响数控机床动态性能，也不能影响生产加工过程。对于数控机床来说，可以直接通过网络协议从数控系统内读取这些信号，无须额外安装外部传感器；也可以直接将丝杠磨损量预测模型植入数控系统内部，作为数控系统一个功能子模块运行。
本实例不用额外安装传感器，直接将丝杠磨损量预测模型植入数控系统内部，通过数控系统内部获取所需的信号数据。从数控系统内获取的信号数据包括X轴转速、X轴电机功率。
步骤(b)：采集到的信号是连续时序信号，需要进行预处理。本实例对信号进行低通滤波，滤除噪声，提高信噪比。
步骤(c)：依据步骤(b)预处理后的传感器信号，判断丝杠工作过程的工况，将工况不同的工作过程划分成不同的工作子区间si，工作子区间si内的工况相同。
具体的，本实例将X轴转速、X轴电机功率数据作为划分X轴丝杠工况的指标。当X轴转速n和X轴电机功率p均在规定偏差范围内，即(n，p)∈(ni±Δn，pj±Δp)时，可视为同一工况，记为工况本实例中取Δn＝100r/min，Δp＝0.1kw。判断丝杠工作过程的工况后，依照丝杠的工况是否相同将丝杠整个工作过程划分成不同的工作子区间Si，每个工作子区间Si内丝杠所处的工况为同一工况条件。
步骤(d)：累加步骤(c)中每个工作子区间Si对丝杠产生的磨损量wi，累加公式为：
其中，Wm为丝杠当前磨损量，m为工作子区间总个数，wi为丝杠在第i个工作子区间Si工作时产生的磨损量，ti为丝杠在第i个工作子区间Si的工作时间长度，Δki为丝杠在第i个工作子区间Si的工况下的磨损速率。
本实例中，由于传感器信号是固定采样频率f0采集的连续时序信号，故工作子区间Si的工作时间长度ti可由信号采样数据点个数求得，计算公式为：
其中，Ni为工作子区间Si内的采样信号数据点的个数，f0为信号的固定采样频率。
丝杠在工作子区间Si的工况下的磨损速率Δki可通过实验测试得到或由经验公式求得，本实例通过实验测得同型号丝杠在不同工况下的丝杠磨损量曲线，如图2所示。由图2可知，同一工况的丝杠磨损量曲线由三段直线构成，分别代表丝杠磨损的三个阶段：。丝杠磨损量曲线的直线斜率为对应丝杠磨损阶段的平均磨损速率。由此可得丝杠在工作子区间Si的工况下的磨损速率Δki的计算公式：
其中，k1、k2、k3依次为工作子区间Si的工况下丝杠磨损量曲线的三段直线的斜率，依次为工作子区间Si的工况下丝杠磨损量曲线的三段直线间的两个交点处的磨损量值，Wi-1为丝杠在工作子区间Si加工前已产生的累积磨损量，可递归求得。
已知工作子区间Si内工况的X轴转速n和X轴电机功率p，可由图2查得丝杠在工作子区间Si的工况下对应的丝杠磨损曲线，从而求得丝杠在工作子区间Si工作时新增的磨损量wi，最终累积计算出丝杠当前磨损量Wm。
综上，本发明通过实时采集丝杠工作时的传感器信号，预处理后通过信号数据判断丝杠工况状态，根据丝杠工况的不同将丝杠工作过程划分为工作子区间，对每个工作子区间对丝杠产生的磨损量进行累加，得到丝杠累积磨损量，实现对丝杠磨损量的实时预测。具有不需要额外的搭建实验平台，不需要拆装丝杠，不影响丝杠的正常工作等优点。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种丝杠磨损量实时预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
(a)实时采集丝杠工作时的传感器信号，作为丝杠磨损量预测模型的输入；
(b)对步骤(a)所述传感器信号进行预处理，除去噪声和干扰；
(c)依据步骤(b)预处理后的传感器信号，判断丝杠工作过程的工况，将工况不同的工作过程划分成不同的工作子区间Si，工作子区间Si内的工况相同；
(d)累加步骤(c)中每个工作子区间Si对丝杠产生的磨损量wi，累加公式为：
其中，Wm为丝杠当前磨损量，m为工作子区间总个数，wi为丝杠在第i个工作子区间Si工作时产生的磨损量，ti为丝杠在第i个工作子区间Si的工作时间长度，Δki为丝杠在第i个工作子区间Si的工况下的磨损速率。
2.如权利要求1所述的丝杠磨损量实时预测方法，其特征在于，所述传感器信号的采集不影响丝杠的动态特性，不影响丝杠的正常使用。
3.如权利要求1所述的丝杠磨损量实时预测方法，其特征在于，所述预处理为对传感器信号进行低通滤波，以滤除噪声，提高信噪比。
4.如权利要求1所述的丝杠磨损量实时预测方法，其特征在于，所述工作子区间Si为丝杠工作时工况条件相同且时间上连续的区间。
5.如权利要求1所述的丝杠磨损量实时预测方法，其特征在于，所述工作子区间Si对丝杠产生的磨损量wi，是通过丝杠在工作子区间Si的工作时间长度ti与丝杠在工作子区间Wi的工况下的磨损速率Δki相乘求得。
6.如权利要求1所述的丝杠磨损量实时预测方法，其特征在于，所述丝杠在工作子区间Wi的工况下的磨损速率Δki是丝杠在该工况条件下工作单位时间的平均磨损量。
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