CN111230590A - 拉削加工稳定性监测方法及系统 - Google Patents

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CN111230590A CN202010067333.1A CN202010067333A CN111230590A CN 111230590 A CN111230590 A CN 111230590A CN 202010067333 A CN202010067333 A CN 202010067333A CN 111230590 A CN111230590 A CN 111230590A
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Abstract

本发明公开了拉削加工稳定性监测方法及系统，通过采集拉削加工机床在待监测拉削速度下工作时机床和工件的振动随时间变化的多组时域信号，从多组时域信号中提取机床的驱动频率、传递链的振动频率以及随机频率，通过模态测试获取在驱动频率、传递链的振动频率以及随机频率下拉削加工机床的不同模态参数；构建在不同模态参数下拉削加工机床的加速度稳定图；判断加工机床的实时加速度是否在加速度稳定图的稳定区域，若在加速度稳定图的稳定区域，则判断加工机床稳定，若未落在加速度稳定图的稳定区域，则判断加工机床会发生颤振，进而有效监测加工机床的稳定性，及时发现加工机床的颤振现象，解决现有系统振动造成的刀具与工件相对位置偏差的问题。

Description

拉削加工稳定性监测方法及系统
技术领域
本发明涉及拉削加工领域，尤其涉及拉削加工稳定性监测方法及系统。
背景技术
在拉削过程中，拉床的不同类型振动会造成刀具与工件的相对位置，运动链传递的位置及时间等偏差，而不同类型的振动对加工精度的影响不一样，尤其是在用于连接涡轮盘叶片的复杂高精度要求的榫槽加工中。现有的提高拉削加工精度方法，主要集中通过刀具与工件的相对误差识别，并采用不同的策略进行运动补偿来提高加工精度，这存在难以实时准确获取由于系统振动造成的刀具与工件相对位置偏差并实时补偿的难题。
因此，如何解决现有的系统振动造成的刀具与工件相对位置偏差已成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明提供了拉削加工稳定性监测方法及系统，用以解决现有的系统振动造成的刀具与工件相对位置偏差的技术问题。
为解决上述技术问题，本发明提出的技术方案为：
一种拉削加工稳定性监测方法，包括以下步骤：
采集在待监测拉削速度下工作时拉削加工机床和安装在其上的工件的振动随时间变化的多组时域信号，并从多组时域信号中提取机床的驱动频率、传递链的振动频率以及随机频率；
通过模态测试获取拉削加工机床在机床的驱动频率、传递链的振动频率以及随机频率下工作时的不同模态参数；构建在不同模态参数下拉削加工机床的加工稳定性图，进而根据所述加工稳定性图构建所述拉削加工机床的加速度稳定图；
获取并判断所述加工机床的实时加速度是否在所述加速度稳定图的稳定区域，若在所述加速度稳定图的稳定区域，则判断所述加工机床稳定，若未在所述加速度稳定图的稳定区域，则判断所述加工机床发生颤振。
优选的，从多组时域信号中提取机床的驱动频率，具体包括以下步骤：
分别将多组时域信号进行线性平均处理，得到多组线性时域信号；
判断所述多组线性时域信号是否具有稳定值，若均有稳定值，则将多组线性时域信号进行傅里叶变换，获得多组线性时域信号的频谱图；
判断各个频谱图中是否均存在振幅峰值，若均存在，比较各个频谱图中的振幅峰值所对应的频率与其他频谱图中的振幅峰值所对应的频率的偏差是否均在预设的第一偏差阈值内，若均在，则判断所述振幅峰值由机床电机驱动旋转激发，所述振幅峰值所对应的频率为机床的驱动频率。
优选的，从多组时域信号中提取传递链的振动频率以及随机频率，具体包括以下步骤：
分别将多组时域信号进行线性平均处理，得到多组线性时域信号；判断所述多组线性时域信号是否具有稳定值，若均有稳定值，则将多组线性时域信号进行傅里叶变换，获得多组线性时域信号的频谱图；
判断各个频谱图中是否均存在振幅峰值，若均存在，比较各个频谱图中的振幅峰值所对应的频率与其他频谱图中的振幅峰值所对应的频率的偏差是否均在预设的第一偏差阈值内，若不在，则判断所述振幅峰值为随机振幅峰值；
将所述多组线性时域信号先后进行时域平均处理和傅里叶转换，得到多组平均频域信号，并分别计算各组平均频域信号中随机振幅峰值的出现频率，比较各组平均频域信号中随机振幅峰值的出现频率的关系，当满足下列任一条件，判断所述随机振幅峰值的出现频率为机床运动传递链在传动过程中产生的频率；否则，则判断所述随机振幅峰值的出现频率为随机频率：
条件一：各组平均频域信号中存在随机振幅峰值的出现频率与其他频域信号中的随机振幅峰值的出现频率的偏差在第二偏差阈值；
条件二：各组平均频域信号中存在随机振幅峰值的出现频率为其他频域信号中的随机振幅峰值的出现频率的倍数。
优选的，构建在不同模态参数下拉削加工机床的加工稳定性图，具体包括以下步骤：
获取拉削加工机床的拉削工艺参数，采用全离散法分别求解拉削加工机床在不同模态参数和拉削工艺参数下的加工稳定区域，并求出不同模态参数下的加工稳定区域的交集，得到适用不同模态参数的加工稳定性图。
优选的，根据所述加工稳定性图构建所述拉削加工机床的加速度稳定图，具体包括以下步骤：
依据加速度和速度的关系，从加工稳定性图选择稳定区域内的速度与不稳定区域内的速度计算稳定区域内的拉削深度方向的加速度和拉削宽度方向的加速度与不稳定区域内的拉削深度方向的加速度和拉削宽度方向的加速度，进而得到以拉削深度方向的加速度和拉削宽度方向的加速度为坐标的加速度稳定图。
优选的，所述实时加速度包括拉削深度方向的加速度和拉削宽度方向的加速度，所述加工机床的实时加速度通过在布置在加工中的刀具或者工件端的加速度传感器获取。
优选的，在判断所述加工机床发生颤振后，还包括控制加工机床控制器执行步骤A或步骤B：
A、调节加工参数并匹配阻尼器来降低系统振动；
B、控制所述加工机床停止加工。
一种计算机系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述任一方法的步骤。
本发明具有以下有益效果：
1、本发明中的拉削加工稳定性监测方法及系统，通过采集拉削加工机床在待监测拉削速度下工作时机床和工件的振动随时间变化的多组时域信号，从多组时域信号中提取机床的驱动频率、传递链的振动频率以及随机频率，通过模态测试获取在驱动频率、传递链的振动频率以及随机频率下拉削加工机床的不同模态参数；构建在不同模态参数下拉削加工机床的加速度稳定图；获取并判断加工机床的实时加速度是否在加速度稳定图的稳定区域，若在加速度稳定图的稳定区域，则判断加工机床稳定，若未落在加速度稳定图的稳定区域，则判断加工机床会发生颤振，进而有效监测加工机床的稳定性，及时发现加工机床的颤振现象，从而有效解决现有的系统振动造成的刀具与工件相对位置偏差。
除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照附图，对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是本发明中的拉削加工稳定性监测方法的流程图；
图2是本发明优选实施例的临界切削深度随拉削速度变化曲线图；
图3是本发明优选实施例的alim(j)＝2mm(即切削深度为2mm)时稳定与非稳定区域内Z方向(切削深度方向)与X方向(切削宽度方向)加速度变化图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
实施例一：
如图1所示，本发明公开了一种拉削加工稳定性监测方法，包括以下步骤：
采集在待监测拉削速度下工作时拉削加工机床和安装在其上的工件的振动随时间变化的多组时域信号，并从多组时域信号中提取机床的驱动频率、传递链的振动频率以及随机频率；
通过模态测试获取拉削加工机床在所述机床的驱动频率、传递链的振动频率以及随机频率下工作时的不同模态参数；构建在不同模态参数下拉削加工机床的加工稳定性图，进而根据所述加工稳定性图构建所述拉削加工机床的加速度稳定图；
获取并判断所述加工机床的实时加速度是否在所述加速度稳定图的稳定区域，若在所述加速度稳定图的稳定区域，则判断所述加工机床稳定，若未在所述加速度稳定图的稳定区域，则判断所述加工机床发生颤振。
此外，在本实施例中，还公开了一种计算机系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。
本发明中的拉削加工稳定性监测方法及系统，通过采集拉削加工机床在待监测拉削速度下工作时机床和工件的振动随时间变化的多组时域信号，从多组时域信号中提取机床的驱动频率、传递链的振动频率以及随机频率，通过模态测试获取在驱动频率、传递链的振动频率以及随机频率下拉削加工机床的不同模态参数；构建在不同模态参数下拉削加工机床的加速度稳定图；判断加工机床的实时加速度是否在加速度稳定图的稳定区域，若在加速度稳定图的稳定区域，则判断加工机床稳定，若未落在加速度稳定图的稳定区域，则判断加工机床会发生颤振，进而有效监测加工机床的稳定性，及时发现加工机床的颤振现象，解决现有系统振动造成的刀具与工件相对位置偏差的问题。
实施例二：
实施例二是实施例一的优选实施例，其与实施例一的不同之处在于，对拉削加工稳定性监测方法的具体步骤进行了细化和优化，具体包括以下内容：
机床普遍存在并难以避免振动，其中振动主要包括机床空转产生的振动及切削过程中的振动。以上振动中，均有包括自由振动，受迫振动，自激振动及混合型振动。由于精密拉削加工中的存在各种结构的振动影响加工的精度，且其结构的振动与其动态特性相对应，为解决这个难题，本实施例中提供的拉削加工稳定性监测方法及系统，通过模态试验获得其振动源的振动频率以及对应的模态参数(模态刚度，模态质量)，并根据模态参数建立动力学模型，依据全离散法求解加工稳定性，获得其加工稳定区域，依据其加工稳定区域及力学关系，建立稳定区域内的加速度关系，并以此监测加工中的稳定性。
其中，振动源的振动频率的获取，包括以下步骤：
将机床在空载条件下，分别测试不同种拉削速度下的机床床身及工件的振动随时间变化的多组时域信号，在本实施例中，分别测试了拉削速度为1m/min，10m/min，20m/min，40m/min，80m/min，160m/min，320m/min，420m/min，520m/min，620m/min以及720m/min的机床床身及工件的振动随时间变化的时域信号
Figure BDA0002376365760000061
i＝11，其中，i表示拉削速度种类，表示不同的拉削速度对应的序号，m表示机床床身，w表示工件，采样时间为10秒，且在每种拉削速度的机床床身及工件采集25组时域信号。以上转速基本上覆盖了精密拉床的常用拉削速度。
对于每种拉削速度的机床床身及工件下采集25组时域信号进行以下处理：
将25组时域信号分别进行线性平均处理，获得床身与工件的平均值，即得到多组线性时域信号：
Figure BDA0002376365760000062
其中，Am为机床床身振动的幅值，Aw为工件振动的幅值，j为线性时域信号的采样周期，n为线性时域信号的采样周期总数，t为采样时间；
1、机床的驱动频率的获取：
若在同一拉速的机床床身及工件下采集的25组时域信号均稳定值，若时域信号进行线性平均处理后，其最大值与最小值均不超过其平均值的10％，则判断该时域信号具有稳定值，则判断为稳态的随机信号，则将这25组时域信号均进行傅里叶变换，获得其25组时域信号的频谱图，进而从25组时域信号的频谱图分别获取振幅峰值与其对应的频率，比较并判断25组时域信号的频谱图中是否存在任意振幅峰值所对应的频率与其他频谱图中的振幅峰值所对应的频率的偏差均在预设的第一偏差阈值内，若存在，则判断振幅峰值由机床电机驱动旋转激发，振幅峰值所对应的频率为机床的驱动频率。在本实施例中第一偏差阈值为待比较的各振幅峰值所对应的频率的平均值的5％；
即，若25组数据都在较为接近频率处出现了振幅峰值，较为接近频率指的是：其间隔不超过5％，频率A与频率B，A与B的差值小于A与B的平均值的5％。则，此处的振幅与机床电机驱动旋转相关，此频率下的振幅有机床的转速激发。记录转速激发的频率，即机床的驱动频率为fk，k＝1,2,…,K，K为由转速激发的频率个数。其中振幅较小的频率为fkmin。
2、传递链的振动频率以及随机频率：
比较并判断各个频谱图中是否存在任意振幅峰值所对应的频率与其他频谱图中的振幅峰值所对应的频率的偏差均不在预设的第一偏差阈值内，若存在，则判断振幅峰值为随机振幅峰值；
将多组线性时域信号先后进行时域平均处理和傅里叶转换，得到多组平均频域信号，并分别计算各组平均频域信号中随机振幅峰值的出现频率，比较各组平均频域信号中随机振幅峰值的出现频率的关系，当满足下列任一条件，判断随机振幅峰值的出现频率为机床运动传递链在传动过程中产生的频率；否则，则判断随机振幅峰值的出现频率为随机频率：
条件一：各组平均频域信号中存在随机振幅峰值的出现频率与其他频域信号中的随机振幅峰值的出现频率的偏差在第二偏差阈值，所述第二偏差阈值为待比较的随机振幅峰值所对应的频率的平均值的5％：
条件二：各组平均频域信号中存在随机振幅峰值的出现频率为其他频域信号中的随机振幅峰值的出现频率的倍数。
即，若每种转速的25组线性时域信号中存在不在相邻频率出现的振幅值，其中，相邻频率与较为接近频率定义一致，则在线性时域信号中出现了确定性的信号与随机信号的混合，将25组线性时域信号进行时间平均处理(即时域平均处理)以降低确定性过程中的随机噪声分量，其中，时域平均处理的同步触发信号为转速相信号，转速相信号为转速引起振幅变化曲线，提取时域内随机振幅峰值出现的时间间隔Δt，获得随机峰值出现的频率fs。在将25组经过时间平均处理过的线性时域信号进行傅里叶转换获得25组平均频域信号，并记录25组平均频域信号振幅峰值所对应的未相邻频率fl，若未相邻频率fl中有接近频率fs或者为频率fs的倍频的频率fl，则频率fl为机床运动传递链在传动过程中产生的频率，未相邻的频率fl中其它的频率fz为随机频率，其引起的振幅较小。
3、开展模态测试：
通过模态测试工件或者刀具，获得机床的驱动频率中较小的频率fkmin，机床运动传递链在传动过程中产生的频率fl，随机频率fz的不同模态参数，即模态质量，模态刚度；获取拉削加工机床的拉削工艺参数，其中，拉削工艺参数包括切削角度、切削力系数、拉刀的长度、刀齿切削周期、切削宽度以及切削深度。
依据全离散法分别求解拉削加工机床在不同模态参数和拉削工艺参数下的加工稳定区域，并求出不同模态参数下的加工稳定区域的交集，得到适用不同模态参数的加工稳定性图；
即，采用以下公式预测颤振：
a1x+a2x＝ax
a1z+a2z＝az
Figure BDA0002376365760000081
Figure BDA0002376365760000082
Figure BDA0002376365760000083
Figure BDA0002376365760000084
其中，a1x，a2x，ax分别为拉削宽度方向上有切削阻尼力、切削力及总切削力产生的加速度，f0x，f0z为切阻尼力在拉削宽度和拉削深度方向的分量，Fi(x,t,l)，Fi(z,t,l)为切削力在拉削宽度和拉削深度方向上的分量，t为加工时刻，l指的拉刀的长度，i表示拉刀上第i个刀齿。
Figure BDA0002376365760000085
Figure BDA0002376365760000091
f0x 2+f0z 2＝(f0)2
Figure BDA0002376365760000092
γ为切削刃运动方向与工件的运动方向的角度，即为切削阻尼力与切削宽度的夹角，P表示张力，C表示切削阻尼系数，切削阻尼系数是可以识别获得，通过在不同切削速度的切削力实验。
在本实施例中，γ＝40°，C为0.2，P取值为1，最多切入齿数为3，拉刀刀齿单元的质量mi为10kg，阻尼系数150000，齿升量在h＝2mm，得到如图2所示的加工稳定性图。
如图2所示，当切削深度为2mm时，拉削速度的下临界点v2＝12.4，上临界点v1＝14.2，当实际拉削速度v<v2或v1<v，则表示实际拉削速度v处于非稳定加工区域。当12.4<v<14.2时，则表示实际拉削速度v稳定区域，即在图2中标注出线段区域。
依据加速度和速度的关系，从加工稳定性图选择稳定区域内的速度与不稳定区域内的速度计算稳定区域内的拉削深度方向的加速度和拉削宽度方向的加速度与不稳定区域内的拉削深度方向的加速度和拉削宽度方向的加速度，进而得到以拉削深度方向的加速度和拉削宽度方向的加速度为坐标的加速度稳定图；
步骤一、求得h为2mm时，切削力Fi(x,t,l),Fi(z,t,l)；
步骤二、求得拉削速度v＝v1和v＝v2时，
Figure BDA0002376365760000093
切削阻尼力f0，及其分量f0x，f0z；
步骤三、带入其他工艺参数，得到如图3所示的加速度稳定图；
最后，通过在加工中的刀具布置或者工件端布置加速度传感器，监测x,z方向的加速度(即拉削深度方向的加速度和拉削宽度方向的加速度)，若加工过程中的x，z方向的加速度在图3中稳定区域内，那么加工中是稳定的，在颤振区域，那么加工是不稳定的，需要停止加工。
本发明中的拉削加工稳定性监测方法，通过监测识别频率fkmin，频率fl，未相邻的随机频率fz，再通过模态测试获得在这3个频率下的模态参数，再通过动力学方程，采用全离散法计算获得加工稳定性，建立加工中加速度与力的关系，依据加工稳定性图，选择稳定区域内的速度与不稳定区域内的速度，计算稳定区域内的加速度与不稳定区域内的加速度，从而获得稳定区域内的加速度与不稳定区域内加速度，根据这个加速度稳定图，监测加工状态，及采取的加工策略。
且本发明中，通过对拉削加工机床的振动源识别，对振动信号处理获取不同的振动类型，并对加工参数进行控制并匹配阻尼器，降低系统振动，并监测加工中的稳定性，降低对加工精度的影响。
综上，本发明中的拉削加工稳定性监测方法及系统，通过采集拉削加工机床在待监测拉削速度下工作时机床和工件的振动随时间变化的多组时域信号，从多组时域信号中提取机床的驱动频率、传递链的振动频率以及随机频率，通过模态测试获取在驱动频率、传递链的振动频率以及随机频率下拉削加工机床的不同模态参数；构建在不同模态参数下拉削加工机床的加速度稳定图；判断加工机床的实时加速度是否在加速度稳定图的稳定区域，若在加速度稳定图的稳定区域，则判断加工机床稳定，若未落在加速度稳定图的稳定区域，则判断加工机床会发生颤振，进而有效监测加工机床的稳定性，及时发现加工机床的颤振现象，解决现有系统振动造成的刀具与工件相对位置偏差的问题。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种拉削加工稳定性监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
采集在待监测拉削速度下工作时拉削加工机床和安装在其上的工件的振动随时间变化的多组时域信号，并从多组时域信号中提取机床的驱动频率、传递链的振动频率以及随机频率；
通过模态测试获取拉削加工机床在所述机床的驱动频率、传递链的振动频率以及随机频率下工作时的不同模态参数；构建在不同模态参数下拉削加工机床的加工稳定性图，进而根据所述加工稳定性图构建所述拉削加工机床的加速度稳定图；
获取并判断所述加工机床的实时加速度是否在所述加速度稳定图的稳定区域，若在所述加速度稳定图的稳定区域，则判断所述加工机床稳定，若未在所述加速度稳定图的稳定区域，则判断所述加工机床发生颤振。
2.根据权利要求1所述的拉削加工稳定性监测方法，其特征在于，从多组时域信号中提取机床的驱动频率，具体包括以下步骤：
分别将多组时域信号进行线性平均处理，得到多组线性时域信号；
判断所述多组线性时域信号是否具有稳定值，若均有稳定值，则将多组线性时域信号进行傅里叶变换，获得多组线性时域信号的频谱图；
判断各个频谱图中是否均存在振幅峰值，若均存在，比较各个频谱图中的振幅峰值所对应的频率与其他频谱图中的振幅峰值所对应的频率的偏差是否均在预设的第一偏差阈值内，若均在，则判断所述振幅峰值由机床电机驱动旋转激发，所述振幅峰值所对应的频率为机床的驱动频率。
3.根据权利要求1所述的拉削加工稳定性监测方法，其特征在于，从多组时域信号中提取传递链的振动频率以及随机频率，具体包括以下步骤：
分别将多组时域信号进行线性平均处理，得到多组线性时域信号；判断所述多组线性时域信号是否具有稳定值，若均有稳定值，则将多组线性时域信号进行傅里叶变换，获得多组线性时域信号的频谱图；
判断各个频谱图中是否均存在振幅峰值，若均存在，比较各个频谱图中的振幅峰值所对应的频率与其他频谱图中的振幅峰值所对应的频率的偏差是否均在预设的第一偏差阈值内，若不在，则判断所述振幅峰值为随机振幅峰值；
将所述多组线性时域信号先后进行时域平均处理和傅里叶转换，得到多组平均频域信号，并分别计算各组平均频域信号中随机振幅峰值的出现频率，比较各组平均频域信号中随机振幅峰值的出现频率的关系，当满足下列任一条件，判断所述随机振幅峰值的出现频率为机床运动传递链在传动过程中产生的频率；否则，则判断所述随机振幅峰值的出现频率为随机频率：
条件一：各组平均频域信号中存在随机振幅峰值的出现频率与其他频域信号中的随机振幅峰值的出现频率的偏差在第二偏差阈值；
条件二：各组平均频域信号中存在随机振幅峰值的出现频率为其他频域信号中的随机振幅峰值的出现频率的倍数。
4.根据权利要求3所述的拉削加工稳定性监测方法，其特征在于，构建在不同模态参数下拉削加工机床的加工稳定性图，具体包括以下步骤：
获取拉削加工机床的拉削工艺参数，采用全离散法分别求解拉削加工机床在不同模态参数和拉削工艺参数下的加工稳定区域，并求出不同模态参数下的加工稳定区域的交集，得到适用不同模态参数的加工稳定性图。
5.根据权利要求4所述的拉削加工稳定性监测方法，其特征在于，根据所述加工稳定性图构建所述拉削加工机床的加速度稳定图，具体包括以下步骤：
依据加速度和速度的关系，从加工稳定性图选择稳定区域内的速度与不稳定区域内的速度计算稳定区域内的拉削深度方向的加速度和拉削宽度方向的加速度与不稳定区域内的拉削深度方向的加速度和拉削宽度方向的加速度，进而得到以拉削深度方向的加速度和拉削宽度方向的加速度为坐标的加速度稳定图。
6.根据权利要求5所述的拉削加工稳定性监测方法，其特征在于，所述实时加速度包括拉削深度方向的加速度和拉削宽度方向的加速度，所述加工机床的实时加速度通过在布置在加工中的刀具或者工件端的加速度传感器获取。
7.根据权利要求6所述的拉削加工稳定性监测方法，其特征在于，在判断所述加工机床发生颤振后，还包括控制加工机床控制器执行步骤A或步骤B：
A、调节加工参数并匹配阻尼器来降低系统振动；
B、控制所述加工机床停止加工。
8.一种计算机系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至7任一所述方法的步骤。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113211189A (zh) * 2021-04-26 2021-08-06 上海大学 基于振动信号的拉削刀具磨损与损伤定量预测系统及方法
CN114055252A (zh) * 2021-08-31 2022-02-18 上海大学 一种基于敏感段振动信号时域/频域均方根的拉削刀具磨损定量预测系统及方法
CN114378362A (zh) * 2021-12-13 2022-04-22 东方电气集团东方汽轮机有限公司 燃气轮机转子轮盘榫槽的拉削工艺

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102011084427A1 (de) * 2010-10-15 2012-04-19 Okuma Corporation Überwachungsverfahren und Überwachungseinrichtung für eine Werkzeugmaschine und Werkzeugmaschine
CN102554685A (zh) * 2010-10-13 2012-07-11 大隈株式会社 机床中的振动抑制方法以及振动抑制装置
JP2012179675A (ja) * 2011-03-01 2012-09-20 Aisin Aw Co Ltd 加工状態検出方法、加工状態検出プログラム、記録媒体、加工状態検出装置
CN102825506A (zh) * 2011-06-16 2012-12-19 大隈株式会社 振动辨别方法以及振动辨别装置
CN109332801A (zh) * 2018-11-08 2019-02-15 中南大学 一种高效稳定拉削加工涡轮盘榫槽的优化方法
CN109968104A (zh) * 2019-03-07 2019-07-05 中南大学 一种高速拉削加工的高灵敏度精密监测方法
JP2019188540A (ja) * 2018-04-25 2019-10-31 富士電機株式会社 判定装置、及び工作機械システム

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102554685A (zh) * 2010-10-13 2012-07-11 大隈株式会社 机床中的振动抑制方法以及振动抑制装置
DE102011084427A1 (de) * 2010-10-15 2012-04-19 Okuma Corporation Überwachungsverfahren und Überwachungseinrichtung für eine Werkzeugmaschine und Werkzeugmaschine
JP2012179675A (ja) * 2011-03-01 2012-09-20 Aisin Aw Co Ltd 加工状態検出方法、加工状態検出プログラム、記録媒体、加工状態検出装置
CN102825506A (zh) * 2011-06-16 2012-12-19 大隈株式会社 振动辨别方法以及振动辨别装置
JP2019188540A (ja) * 2018-04-25 2019-10-31 富士電機株式会社 判定装置、及び工作機械システム
CN109332801A (zh) * 2018-11-08 2019-02-15 中南大学 一种高效稳定拉削加工涡轮盘榫槽的优化方法
CN109968104A (zh) * 2019-03-07 2019-07-05 中南大学 一种高速拉削加工的高灵敏度精密监测方法

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113211189A (zh) * 2021-04-26 2021-08-06 上海大学 基于振动信号的拉削刀具磨损与损伤定量预测系统及方法
CN114055252A (zh) * 2021-08-31 2022-02-18 上海大学 一种基于敏感段振动信号时域/频域均方根的拉削刀具磨损定量预测系统及方法
CN114378362A (zh) * 2021-12-13 2022-04-22 东方电气集团东方汽轮机有限公司 燃气轮机转子轮盘榫槽的拉削工艺
CN114378362B (zh) * 2021-12-13 2023-08-18 东方电气集团东方汽轮机有限公司 燃气轮机转子轮盘榫槽的拉削工艺

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