CN110102787B - 一种基于幅值调制的变主轴转速车削颤振抑制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于幅值调制的变主轴转速车削颤振抑制方法，所述方法包括以下步骤：用模态力锤对车刀进行锤击模态测试，以获得车刀在模态力锤激励下的车刀的刀尖位移频响函数；通过分析车刀的刀尖位移频响函数辨识出主模态参数；对工件进行切削力系数测试以获得切削力系数；建立幅值调制的变转速车削动力学方程；主轴转速按幅值调制的方式变化表示为转速波动函数；选取目标函数优化转速波动函数，从而获得车削稳定性叶瓣图。本方法可以避免常规正弦变主轴转速方法中选择幅值和频率的困难，通过采用一种新型的变主轴转速形式简单有效地抑制车削颤振现象。

Description

一种基于幅值调制的变主轴转速车削颤振抑制方法

技术领域

本发明涉及机械加工领域，尤其涉及一种基于幅值调制的变主轴转速车削颤振抑制方法。

背景技术

车削是机械制造中使用最广的一类机械加工方式，主要用于轴、盘、套和其他具有回转表面的工件的切削加工。为提高材料去除率，在数控车削加工中常采用高转速和大切深的切削参数。但如果加工参数选择不当，则会出现一种严重影响加工质量和生产效率的颤振现象。颤振是机床在切削过程中发生在刀具和工件之间的一种自激振动。一旦颤振发生，将会造成严重的经济损失，包括刀具磨损加快、工件表面质量恶化、机床零部件和精度受损、加工效率降低等。因此，研究颤振抑制方法对数控加工中加工质量和效率的提升具有重要的意义。

目前，在车削加工过程中通过周期性改变主轴转速的方法可以破坏再生颤振产生和发展的条件，在一定程度上提高无颤振加工的加工效率。然而，难以选择最优的幅值和频率参数一直是制约变主轴转速(SSV)方法在颤振抑制中广泛应用的重要因素。当选择的SSV参数较小时，颤振不能得到有效抑制，反之，又会引起主轴能耗的浪费。为选择最优的SSV参数，通常要先对变转速车削加工系统进行建模，然后通过采用合理的优化方法对转速调制参数进行优化。目前，针对变转速车削加工中SSV参数的优化方法较少，且均是通过扫描调制参数空间绘制多维参数化图，从图中选择最优调制参数进行SSV参数优化，这存在计算精度低、优化时间长等不足。选择适合的SSV参数是当前变主轴转速技术在颤振抑制中推广的一大挑战。

因此，本领域技术人员致力于开发一种基于幅值调制的变主轴转速车削颤振抑制方法。该方法算法简单，主轴转速按提前设置的形式波动，无需选择SSV参数，控制信号由信号发生器或CNC编程命令即可实现；实验设备简单，只需修改CNC控制命令就可以实现。

发明内容

有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是如何简单有效地对车削颤振进行抑制。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于幅值调制的变主轴转速车削颤振抑制方法，包括:

步骤1：用模态力锤对车刀进行锤击模态测试，以获得车刀在模态力锤激励下的车刀的刀尖位移频响函数；

步骤2：通过分析车刀的刀尖位移频响函数辨识出主模态参数；

步骤3：对工件进行切削力系数测试以获得切削力系数；

步骤4：建立幅值调制的变转速车削动力学方程：

其中，m为振动系统的模态质量(kg)，c为振动系统的模态阻尼(N·s/m)，k为振动系统的模态刚度(N/m)，x(t)为当前位置所述车刀刀尖点振动位移，F_n(t)为法向切削力(N)；

步骤5：主轴转速按幅值调制的方式变化表示为下面的转速波动函数：

其中，Ω₀是名义转速，Ω₁是主轴允许的幅值调制最大值，f_ssv是转速变化的频率，n是一个正整数；

切削力沿刀具振动方向的分力为：

F_n(t)＝F cosβ＝K_sbh cosβ

h＝h₀+x(t-τ(t))-x(t)

其中，F为总切削力(N)，β为所述切削力与所述刀具振动方向夹角(rad)，b为切削宽度(m)，K_s为切削力系数(N/m²)，h为前后两转的切削厚度(m)，h₀为名义切削厚度(m)，τ(t)为前后两刀之间的相位延迟(s)，Ω为主轴旋转速度(r/min)；

步骤6：选取目标函数优化转速波动函数，从而获得车削稳定性叶瓣图。

在本发明的较佳实施方式中，所述步骤1中，根据模态力锤的激励力和车刀在模态力锤激励下的振动加速度获得车刀的刀尖位移频响函数。

在本发明的另一较佳实施方式中，所述步骤1和所述步骤2中，在车刀的刀尖附近安装加速度传感器，在车刀的刀尖的自由端使用力锤进行敲击，通过对锤击模态测试过程测得的加速度信号进行分析得到主模态参数。

在本发明的另一较佳实施方式中，主模态参数包括：模态质量、模态阻尼和模态刚度。

在本发明的另一较佳实施方式中，所述步骤3中，车刀在刀架下面安装测力仪的平台上进行正交车削，测得不同进给速度下的切削力，对切削力和不同进给速度进行拟合获得切削力系数。

在本发明的另一较佳实施方式中，所述步骤4中，采用半离散方法进行稳定性分析。

在本发明的另一较佳实施方式中，所述步骤5中，f_ssv＝1.2Hz，Ω₁＝0.2Ω₀。

在本发明的另一较佳实施方式中，所述步骤6中获得的车削稳定性叶瓣图可以通过时域有限元仿真法、频率相关法和半离散或全离散法得到。

在本发明的另一较佳实施方式中，所述步骤6中，在机床响应允许的参数区间内，通过启发式算法优化转速波动函数以得到目标最优的车削稳定性叶瓣图；启发式算法包括：模拟退火算法、遗传算法、蚁群算法。

在本发明的另一较佳实施方式中，所述步骤6中，目标函数选择500-3000r/min下的车削稳定性叶瓣图中的稳定区域的面积。

基于幅值调制的变主轴转速车削颤振抑制方法可以避免常规正弦变主轴转速方法中选择幅值和频率的困难，通过采用一种新型的变主轴转速形式有效抑制机械加工过程中车削颤振的发生，显著提升车削的临界稳定切削深度，并且算法简单，控制信号由信号发生器或CNC编程命令即可实现；实验设备简单，只需修改CNC控制命令就可以实现。

以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本发明的目的、特征和效果。

附图说明

图1是本发明的一个较佳实施例的基于幅值调制的变主轴转速车削颤振抑制方法实施流程图；

图2是本发明的一个较佳实施例的单自由度车削示意图；

图3是本发明的一个较佳实施例在优化参数下基于幅值调制的变主轴转速车削和恒主轴转速车削对应的稳定性叶瓣图；

图4是本发明的一个较佳实施例在优化参数下基于幅值调制的变主轴转速车削过程中主轴速度；

图5是本发明的一个较佳实施例的参数点A在幅值调制的变主轴转速车削和恒主轴转速车削的振动位移信号对应的频谱图。

具体实施方式

以下参考说明书附图介绍本发明的多个优选实施例，使其技术内容更加清楚和便于理解。本发明可以通过许多不同形式的实施例来得以体现，本发明的保护范围并非仅限于文中提到的实施例。

在附图中，结构相同的部件以相同数字标号表示，各处结构或功能相似的组件以相似数字标号表示。附图所示的每一组件的尺寸和厚度是任意示出的，本发明并没有限定每个组件的尺寸和厚度。为了使图示更清晰，附图中有些地方适当夸大了部件的厚度。

如图1所示，一种基于幅值调制的变主轴转速车削颤振抑制方法包含如下步骤：

步骤1中，用模态力锤对车刀进行锤击模态测试，以获得车刀在模态力锤激励下的车刀的刀尖位移频响函数；

步骤2中，通过分析车刀的刀尖点位移频响函数辨识出主模态参数，包括：模态质量、模态阻尼和模态刚度；

步骤3中，对预定工件进行切削力系数测试以得到切削力系数，测得工件与刀具在不同进给速度下以正交切削的切削力，对切削力和进给速度进行拟合获得切削力系数K_s；

在步骤4中，建立幅值调制的变转速车削动力学方程：

其中，m为振动系统的模态质量(kg)，c为振动系统的模态阻尼(N·s/m)，k为振动系统的模态刚度(N/m)，x(t)为当前位置刀尖点振动位移。

动态切削力沿刀具振动方向的分力为：

F_n(t)＝F cosβ＝K_sbh cosβ

h＝h₀+x(t-τ(t))-x(t)

其中，F_n(t)为法向切削力(N)，F为总切削力(N)，β为切削力与振动方向夹角(rad)，b为切削宽度(m)，K_s为切削力系数(N/m²)，h为前后两转的切削厚度(m)，h₀为名义切削厚度(m)，τ(t)为前后两刀之间的相位延迟(s)，Ω为主轴旋转速度(r/min)。

步骤5：主轴转速按幅值调制方式变化，可表示为：

其中，Ω₀是名义转速，Ω₁是主轴允许的幅值调制最大值，f_ssv是转速变化的频率，n是一个正整数。根据现有文献研究结果发现，在变转速方法抑制颤振中，f_ssv对颤振抑制能力的影响很小，可以设定为一个恒定值。

步骤6：选取目标函数优化转速波动函数，从而获得最优的车削稳定性叶瓣图。

在步骤1中，根据模态力锤的激励力和车刀在模态力锤激励下的振动加速度获得车刀的刀尖点位移频响函数。

在步骤1和步骤2中，在车刀刀尖处附近安装加速度传感器，在刀尖的自由端用力锤进行敲击，通过对锤击过程测得的加速度信号进行分析得到主模态参数，包括：模态质量m、阻尼c和模态刚度k，如表1所示：

表1

在步骤3中，车刀在刀架下面安装测力仪的平台上进行正交车削，测得不同进给速度下的切削力，对切削力和进给速度进行拟合获得切削力系数K_s＝350MPa。

步骤6中的变转速车削稳定性叶瓣图可以通过时域有限元仿真法、频率相关法和半离散或全离散法得到。

在步骤6中，在机床响应允许的参数区间内，通过模拟退火算法、遗传算法、蚁群算法等启发式算法优化转速波动函数的可调参数n以得到目标最优的车削稳定性叶瓣图，扩大稳定加工的可选参数范围，提高加工效率。目标函数是一定加工条件下叶瓣图中稳定区域的面积，最终目标函数的选取取决于优化目标。

为了进一步说明本发明的方法，图2是根据本发明的具体实施例的单自由度车削示意图，如图2所示，针对车刀进行锤击模态实验，采集加速度信号并分析相关数据得到对应主振动方向的模态质量、模态阻尼和模态刚度；利用测力计测量一定进给速度范围内切削力，然后通过对不同进给速度下的切削力进行拟合得到切削力系数。建立幅值调制的变转速车削动力学方程，利用半离散等方法对幅值调制的变转速车削过程进行稳定性分析，得到不同转速变化下的稳定性叶瓣图。根据本发明的具体实施例采用模拟退火算法对幅值调制的主轴变转速车削函数进行优化，其中目标函数选择500-3000r/min下车削稳定性叶瓣图的稳定区域面积，f_ssv＝1.2Hz，n＝2,3,4,5,6,……，Ω₁＝0.2Ω₀，此处的稳定性叶瓣图采用半离散方法绘制，得到的优化结果为：n＝6。

图3是根据本发明的具体实施例在优化参数下基于幅值调制的变主轴转速车削和恒主轴转速车削对应的稳定性叶瓣图，其中，实线表示恒转速对应的稳定性叶瓣图，虚线表示幅值调制的变转速对应的稳定性叶瓣图，从图中可以看出，幅值调制变转速下的稳定区间边界远高于恒转速下的车削稳定区间边界，其中，A点表示控制下稳定而无控制下颤振的参数点，选择图3中的参数点A进行数值仿真实验。图4是在优化参数下基于幅值调制的变主轴转速车削过程中主轴速度。图5是参数点A在幅值调制的变主轴转速车削和恒主轴转速车削的振动位移信号对应的频谱图。对比两个频谱图可知，通过基于幅值调制的变主轴转速可以有效抑制颤振，显著提升车削的临界稳定切削深度，与图3中的稳定性叶瓣图的预测结果一致，因此验证了本方法对车削颤振抑制的有效性，利用本发明能显著扩大无颤振加工的参数范围。

以上对本发明的具体实施例进行了描述，需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变形或修改，这并不影响本发明的实质内容。

以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于幅值调制的变主轴转速车削颤振抑制方法，其特征在于：包括：

步骤1：用模态力锤对车刀进行锤击模态测试，以获得所述车刀在所述模态力锤激励下的所述车刀的刀尖位移频响函数；

步骤2：通过分析所述车刀的刀尖位移频响函数辨识出主模态参数；

步骤3：对工件进行切削力系数测试以获得切削力系数；

步骤4：建立幅值调制的变转速车削动力学方程：

其中，m为振动系统的模态质量(kg)，c为所述振动系统的模态阻尼(N·s/m)，k为所述振动系统的模态刚度(N/m)，x(t)为当前位置所述车刀刀尖点振动位移，F_n(t)为法向切削力(N)；

步骤5：主轴转速所述按幅值调制的方式变化表示为下面的转速波动函数：

其中，Ω₀是名义转速，Ω₁是主轴允许的幅值调制最大值，f_ssv是转速变化的频率，n是一个正整数；

切削力沿刀具振动方向的分力为：

F_n(t)＝Fcosβ＝K_sbhcosβ

h＝h₀+x(t-τ(t))-x(t)

其中，F为总切削力(N)，β为所述切削力与所述刀具振动方向夹角(rad)，b为切削宽度(m)，K_s为切削力系数(N/m²)，h为前后两转的切削厚度(m)，h₀为名义切削厚度(m)，τ(t)为前后两刀之间的相位延迟(s)，Ω为主轴旋转速度(r/min)；

步骤6：选取目标函数优化所述转速波动函数，从而获得车削稳定性叶瓣图。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1中，根据所述模态力锤的激励力和所述车刀在所述模态力锤激励下的振动加速度获得所述车刀的刀尖位移频响函数。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1和所述步骤2中，在所述车刀的刀尖附近安装加速度传感器，在所述车刀的刀尖的自由端使用所述力锤进行敲击，通过对所述锤击模态测试过程测得的加速度信号进行分析得到所述主模态参数。

4.如权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述主模态参数包括：模态质量、模态阻尼和模态刚度。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3中，所述车刀在刀架下面安装测力仪的平台上进行正交车削，测得不同进给速度下的切削力，对所述切削力和所述不同进给速度进行拟合获得所述切削力系数。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤4中，采用半离散方法进行稳定性分析。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤5中，f_ssv＝1.2Hz，Ω₁＝0.2Ω₀。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤6中获得的所述车削稳定性叶瓣图可以通过时域有限元仿真法、频率相关法和半离散或全离散法得到。

9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤6中，在机床响应允许的参数区间内，通过启发式算法优化所述转速波动函数以得到目标最优的车削稳定性叶瓣图；所述启发式算法包括模拟退火算法、遗传算法、蚁群算法。

10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤6中，所述目标函数选择500-3000r/min下的车削稳定性叶瓣图中的稳定区域的面积。

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