CN111479653B - 车削螺纹自动诊断方法、系统、数据处理系统和存储介质 - Google Patents

车削螺纹自动诊断方法、系统、数据处理系统和存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种车削螺纹自动诊断方法，包括：a.采集车床的主轴实际速度和进给轴实际速度；b.基于所述主轴实际速度和进给轴实际速度，连续计算螺纹误差，以得到一螺纹误差曲线；以及c.根据所述螺纹误差曲线，分析误差原因。此外，本发明还提供了适于采用上述方法的车削螺纹自动诊断系统、数据处理系统和存储介质。本发明的技术可以自动识别引发螺纹误差的问题并提供相应的解决方案。

Description

车削螺纹自动诊断方法、系统、数据处理系统和存储介质
技术领域
本发明涉及一种机械加工领域，尤其涉及一种车削螺纹自动诊断方法、系统、数据处理系统和存储介质。
背景技术
在机床设备上车削螺纹常会出现诸如螺纹间距误差之类的一些问题。用户或维护工程师有时难以发现问题根源，或者难以在较短的时间内将机床设备调试到最佳参数以获得品质合格的螺纹。
发明内容
本发明旨在提供一种车削螺纹自动诊断技术。本发明的方法或系统可以集成于数控机床上，自动识别和诊断切割螺纹故障的根本原因，并向用户或维护工程师提供解决问题的方案或者自动执行上述方案，以获得理想的螺纹切割质量。
根据本发明的一个方面，提供了一种车削螺纹自动诊断方法，包括：
a.采集车床的主轴实际速度和进给轴实际速度；
b.基于所述主轴实际速度和进给轴实际速度，连续计算螺纹误差，以得到一条螺纹误差曲线；以及
c.根据所述螺纹误差曲线，分析误差原因。
根据本发明的一个实施例，在上述的车削螺纹自动诊断方法中，所述连续计算螺纹误差的步骤进一步包括：
b1.基于所述主轴实际速度计算进给轴理论速度；
b2.通过比较所述进给轴实际速度和进给轴理论速度，计算所述螺纹误差。
根据本发明的一个实施例，在上述的车削螺纹自动诊断方法中，每隔一预设时间段采集一次所述主轴实际速度和进给轴实际速度，且在所述步骤b2中比较同一次采集所得到的进给轴实际速度和进给轴理论速度。
根据本发明的一个实施例，在上述的车削螺纹自动诊断方法中，所述预设时间段在4ms-12ms之间。
根据本发明的一个实施例，在上述的车削螺纹自动诊断方法中，按照以下等式计算螺纹误差：
E_thread＝(V_act.sp＊L_pitch-V_act.feed)/60＊T_ipo
其中，E_thread表示螺纹误差、V_act.sp表示主轴实际速度、L_pitch表示预设的螺纹距、V_act.feed表示进给轴实际速度、T_ipo表示所述预设时间段。
根据本发明的一个实施例，在上述的车削螺纹自动诊断方法中，所述分析误差原因的步骤包括：根据所述螺纹误差曲线的图形形态分析并确定误差原因。
根据本发明的一个实施例，在上述的车削螺纹自动诊断方法中，所述螺纹误差曲线的图形形态至少包括：
第一图形形态，其具有螺纹误差曲线中的起始段的波动大于所述螺纹误差曲线的整体波动的特征；
第二图形形态，其具有螺纹误差曲线的整体波动大于预设波动范围的特征。
根据本发明的一个实施例，在上述的车削螺纹自动诊断方法中，所述第一图形形态所对应的误差原因是加工螺纹深度值设置过高，且所述第二图形形态所对应的误差原因是未启用优化模式。
根据本发明的一个实施例，在上述的车削螺纹自动诊断方法中，在分析误差原因的步骤之后进一步包括：
d.根据所述误差原因，选择并执行相应的解决方案。
根据本发明的一个实施例，在上述的车削螺纹自动诊断方法中，
所述第一图形形态所对应的误差原因的解决方案包括：自动执行或提示增加切割次数，和/或自动执行或提示降低加工螺纹深度值；
所述第二图形形态所对应的误差原因的解决方案包括：自动执行或提示启动轴状态优化模式。
根据本发明的另一方面，提供了一种车削螺纹自动诊断系统，包括：
数据采集单元，采集车床的主轴实际速度和进给轴实际速度；
数据处理单元，所述数据处理单元基于来自所述数据采集单元的主轴实际速度和进给轴实际速度连续计算螺纹误差，以得到一螺纹误差曲线；以及
诊断单元，根据来自所述数据处理单元的螺纹误差曲线分析误差原因。
根据本发明的一个实施例，在上述的车削螺纹自动诊断系统中，所述数据处理单元基于所述主轴实际速度计算进给轴理论速度，并通过比较所述进给轴实际速度和进给轴理论速度来计算所述螺纹误差。
根据本发明的一个实施例，在上述的车削螺纹自动诊断系统中，
所述数据采集单元每隔一预设时间段采集一次所述主轴实际速度和进给轴实际速度，且所述数据处理单元比较同一次采集所得到的进给轴实际速度和进给轴理论速度。
根据本发明的一个实施例，在上述的车削螺纹自动诊断系统中，
所述数据处理单元按照以下等式计算螺纹误差：
E_thread＝(V_act.sp＊L_pitch-V_act.feed)/60＊T_ipo
其中，E_thread表示螺纹误差、V_act.sp表示主轴实际速度、L_pitch表示预设的螺纹间距、V_act.feed表示进给轴实际速度、T_ipo表示所述预设时间段。
根据本发明的一个实施例，在上述的车削螺纹自动诊断系统中，
所述诊断单元根据所述螺纹误差曲线的图形形态分析并确定误差原因。
根据本发明的一个实施例，在上述的车削螺纹自动诊断系统中，
所述螺纹误差曲线的图形形态至少包括：
第一图形形态，其具有螺纹误差曲线中的起始段的波动大于所述螺纹误差曲线的整体波动的特征；
第二图形形态，其具有螺纹误差曲线的整体波动大于预设波动范围的特征。
根据本发明的一个实施例，在上述的车削螺纹自动诊断系统中，
所述第一图形形态所对应的误差原因是加工螺纹深度值设置过高，且所述第二图形形态所对应的误差原因是未启用优化模式。
根据本发明的一个实施例，在上述的车削螺纹自动诊断系统中，
所述诊断单元根据所述误差原因选择并执行相应的解决方案。
根据本发明的一个实施例，在上述的车削螺纹自动诊断系统中，
所述第一图形形态所对应的误差原因的解决方案包括：自动执行或提示增加切割次数，和/或自动执行或提示降低加工螺纹深度值；
所述第二图形形态所对应的误差原因的解决方案包括：自动执行或提示启动轴状态优化模式。
根据本发明的又一方面，提供了一种数据处理系统，包括：
一个或多个处理器；
存储器；以及
一个或多个程序，存储在该存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行如以上所讨论的方法的指令。
根据本发明的再一方面，提供了一种存储介质，存储有一个或多个程序，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由数据处理系统执行时，使得所述数据处理系统执行如以上所讨论的方法。
应当理解，本发明以上的一般性描述和以下的详细描述都是示例性和说明性的，并且旨在为如权利要求所述的本发明提供进一步的解释。
附图说明
包括附图是为提供对本发明进一步的理解，它们被收录并构成本申请的一部分，附图示出了本发明的实施例，并与本说明书一起起到解释本发明原理的作用。附图中：
图1示出了螺纹车削原理的示意图。
图2示出了根据本发明的车削螺纹自动诊断方法的一个实施例的流程图。
图3示出了螺纹误差曲线的一个实施例。
图4示出了螺纹误差曲线的另一实施例。
图5示出了可以在其中实施所公开的系统和方法的实施例的数据处理系统的框图。
附图标记说明：
1 工件
2 切割工具
3 螺纹
具体实施方式
现在将详细参考附图描述本发明的实施例。现在将详细参考本发明的优选实施例，其示例在附图中示出。在任何可能的情况下，在所有附图中将使用相同的标记来表示相同或相似的部分。此外，尽管本发明中所使用的术语是从公知公用的术语中选择的，但是本发明说明书中所提及的一些术语可能是申请人按他或她的判断来选择的，其详细含义在本文的描述的相关部分中说明。此外，要求不仅仅通过所使用的实际术语，而是还要通过每个术语所蕴含的意义来理解本发明。
参考附图来更详细地讨论本发明的基本原理和优选实施例。
图1示出了螺纹车削原理的示意图。在加工时，被加工的工件1在主轴电机的驱动下绕方向A旋转，同时切割刀具2沿进给轴(图1中的方向B)推进，以利用切割工具2在工件1上车削出螺纹3。
根据图2，本发明的车削螺纹自动诊断方法主要包括：采集车床的主轴实际速度和进给轴实际速度(步骤S1)；基于主轴实际速度和进给轴实际速度，连续计算螺纹误差，以得到一螺纹误差曲线(步骤S2)；以及根据螺纹误差曲线，分析误差原因(步骤S3)。该车削螺纹自动诊断方法可以集成于CNC控制单元中，自动识别切割螺纹故障的原因，以便引导用户或维护工程师准确调整相关参数，例如加工数据、驱动数据以及切割数据，最终得到满意的螺纹切割质量。本发明的方法无需在数控系统中额外地增加硬件设备即可实现。
上述方法中所采集的主轴实际速度和进给轴实际速度是已有的CNC控制单元中可得的参数。通过比较这两个参数，可以计算出螺纹误差。例如，在一个示例中，上述连续计算螺纹误差的步骤S2的具体实现方式为：先基于主轴实际速度计算进给轴理论速度；然后通过比较进给轴实际速度和进给轴理论速度，计算螺纹误差。理论上，要获得期望的螺纹效果，在设定螺纹间距之后，进给轴速度必须与主轴速度同步，即有固定的跟随关系。因此，可以根据主轴的实际速度来推算出理论上为得到所需螺纹距所需(或满足上述同步关系)的进给轴理论速度。随后，通过计算该进给轴理论速度和进给轴实际速度之差，就可以进一步推算出螺纹误差。
例如，可以按照以下等式计算螺纹误差：
E_thread＝(V_act.sp＊L_pitch-V_act.feed)/60＊T_ipo
其中，E_thread表示螺纹误差、V_act.sp表示主轴实际速度、L_pitch表示预设的螺纹间距、V_act.feed表示进给轴实际速度、T_ipo表示预设时间段。其中，每隔上述预设时间段(例如该预设时间段在4ms-12ms之间)采集一次主轴实际速度和进给轴实际速度。例如，以下的表1示出了基于上述等式计算的一个示例，在该示例中，预设时间段被设置为8ms。
T_ipo V_act.sp V_act.feed Point error Thread error
8.96 200.134277 -4514.779785 -0.001567807 -0.001567807
8.968 200.317383 -4514.007813 -0.000915559 -0.002483366
8.976 200.317383 -4502.763672 0.000583659 -0.001899707
8.984 199.951172 -4511.861816 -0.001728059 -0.003627766
8.992 200.134277 -4510.488281 -0.000995606 -0.004623373
9 199.951172 -4499.158691 -3.43095E-05 -0.004657682
9.008 199.951172 -4508.51416 -0.001281705 -0.005939388
9.016 199.951172 -4501.21875 -0.000308984 -0.006248372
9.024 200.317383 -4498.644043 0.001132943 -0.005115428
9.032 200.134277 -4503.021484 -3.35333E-08 -0.005115462
9.04 200.317383 -4497.013184 0.001350391 -0.003765071
9.048 200.317383 -4500.01709 0.00094987 -0.002815201
9.056 200.317383 -4499.158691 0.001064324 -0.001750877
9.064 200.317383 -4502.591797 0.000606576 -0.001144301
9.072 200.500488 -4510.05957 0.000160188 -0.000984113
9.08 200.317383 -4508.600098 -0.000194531 -0.001178644
9.088 200.317383 -4508.085449 -0.000125911 -0.001304555
9.096 200.500488 -4503.107422 0.001087141 -0.000217413
9.104 200.317383 -4506.540527 8.00787E-05 -0.000137335
9.112 200.317383 -4514.093262 -0.000926953 -0.001064287
9.12 200.317383 -4503.62207 0.000469206 -0.000595081
9.128 199.951172 -4509.029297 -0.00135039 -0.001945471
9.136 200.134277 -4506.797852 -0.000503549 -0.002449021
9.144 200.317383 -4501.905273 0.000698113 -0.001750908
9.152 200.134277 -4510.746094 -0.00S29982 -0.002780889
9.16 199.951172 -4504.995605 -0.000812565 -0.003593454
9.168 200.317383 -4501.476563 0.000755274 -0.00283818
9.176 199.951172 -4506.540527 -0.00S18554 -0.003856734
9.184 200.317383 -4506.368652 0.000S2995 -0.003753739
9.192 200.500488 -4497.356445 0.001853938 -0.001899801
9.2 200.317383 -4496.669434 0.001396224 -0.000503577
9.208 200.500488 -4507.913574 0.000446321 -5.72558E-05
9.216 200.317383 -4498.042969 0.001213086 0.001155831
9.224 200.317383 -4512.033203 -0.000652278 0.000503553
9.232 200.134277 -4521.131836 -0.002414747 -0.001911195
9.24 200.500488 -4509.887695 0.000183105 -0.00172809
9.248 200.317383 -4513.921875 -0.000904S1 -0.002632191
9.256 200.317383 -4504.480469 0.000354753 -0.002277438
9.264 200.500488 -4502.935547 0.001158 -0.00116738
9.272 200.134277 -4508.171387 -0.000686687 -0.001854067
表1
在步骤S3中，分析误差原因的方式可以包括：根据螺纹误差曲线的图形形态分析并确定误差原因。
例如，图3和图4示出了螺纹误差曲线的两个示例。在图3和图4中，横轴表示工件上长度方向的位置，纵轴表示根据上述方法计算出的螺纹误差。其中，图3示出了螺纹误差曲线的第一图形形态的示例。其中，曲线A11符合第一图形形态，即该曲线A11的起始段(左侧第一个波峰)的波动大于该曲线的整体波动。图4示出了螺纹误差曲线的第二图形形态的示例。其中，曲线C4和C5符合第二图形形态，即该两条曲线C4和C5的整体波动大于预设波动范围(例如曲线C2和C3)。
上述图形形态的不同可以表征不同的问题原因。
例如，上述的第一图形形态所对应的误差原因很可能是加工螺纹深度值设置过高。针对此类误差原因，解决方案可以包括：自动执行或提示增加切割次数，和/或自动执行或提示降低加工螺纹深度值。该解决方案可以作为一个提示展示给用户或维护工程师，例如通过机床上的显示器。或者，该解决方案也可以由系统自动实施。
例如，上述的第二图形形态所对应的误差原因很可能是未启用优化模式(例如西门子数控设备中所提供的自动伺服调节功能AST(Auto Servo Tuning function))。针对此类误差原因，解决方案可以包括：自动执行或提示启动轴状态优化模式。
虽然以上只给出了两种图形形态的例子，但本发明不限于此。本发明可以分析具备其他特征的图形形态并将这些图形形态与其误差原因相关联，以诊断和解决更多参见的故障类型。
如果在执行上述解决方案后所获得的螺纹误差曲线仍不符合预期，则可以通过机床上的显示器或其他已知设备向工程师发出提示文字或图形，以寻求更深入的分析。或者，也可以一并将上述螺纹误差曲线一并呈现，以辅助工程师进行诊断。
另外，本发明的每一个实例可以通过由数据处理设备如计算机执行的数据处理程序来实现。显然，数据处理程序构成了本发明。此外，通常存储在一个存储介质中的数据处理程序通过直接将程序读取出存储介质或者通过将程序安装或复制到数据处理设备的存储设备(如硬盘和或内存)中执行。因此，这样的存储介质也构成了本发明。存储介质可以使用任何类型的记录方式，例如纸张存储介质(如纸带等)、磁存储介质(如软盘、硬盘、闪存等)、光存储介质(如CD-ROM等)、磁光存储介质(如MO等)等。
因此，本发明还公开了一种非易失性存储介质，其中存储有数据处理程序，该数据处理程序用于执行本发明上述方法的任何一种实例。
另外，本发明所述的方法步骤除了可以用数据处理程序来实现，还可以由硬件来实现，例如，可以由逻辑门、开关、专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌微控制器等来实现。因此这种可以实现本发明所述方法的硬件也可以构成本发明。
图5描绘可以在其中实施所公开的系统和方法的实施例的数据处理系统的框图。所描绘的数据处理系统包括连接到二级高速缓存/桥接器(bridge)504的处理器502，所述二级高速缓存/桥接器504又连接到本地系统总线506。本地系统总线506可以是例如外围设备互连(PCI)架构总线。在所描绘的示例中还连接到本地系统总线的是主存储器508和图形适配器510。该图形适配器510可以连接到显示器511。
其他外围设备(例如局域网(LAN)/广域网/无线(例如WiFi)适配器512)还可以连接到本地系统总线506。扩展总线接口514将本地系统总线506连接到输入/输出(I/O)总线516。I/O总线516连接到键盘/鼠标适配器518、磁盘控制器520和I/O适配器522。磁盘控制器520可以连接到存储设备526，其可以是任何适合的机器可用或机器可读的存储介质，包括但不限于非易失性、硬编码类型的介质(例如只读存储器(ROM)或电可擦可编程只读存储器(EEPROM)、磁带存储设备)以及用户可记录类型的介质(例如软盘、硬盘驱动器和压缩盘只读存储器(CD-ROM)或数字多功能盘(DVD))以及其他已知的光、电或磁存储设备。
在所示示例中还连接到I/O总线516的是音频适配器524，扬声器(未示出)连接到该音频适配器524以用于播放声音。键盘/鼠标适配器518提供用于定点设备(未示出)的连接，所述定点设备例如鼠标、跟踪球、跟踪指示器等等。
本领域普通技术人员将会认识到在图5中描绘的硬件可以针对特定实施方式而改变。例如，其他外围设备(例如光盘驱动器等等)还可以另外在所描绘的硬件中使用或者代替所描绘的硬件来使用。仅为了解释目的而提供所描绘的示例，并且其不意味着暗示关于本公开的架构限制。
根据本公开的实施例的数据处理系统包括采用图形用户界面的操作系统。该操作系统允许同时在图形用户界面中呈现多个显示窗口，其中每个显示窗口为不同应用或相同应用的不同实例提供界面。图形用户界面中的光标可以由用户通过定点设备来操控。光标的位置可以被改变和/或诸如单击鼠标按钮之类的事件被生成以驱动期望响应。
各种商业操作系统(例如位于华盛顿雷蒙德的Microsoft公司的产品，MicrosoftWindowsTM的版本)之一可以在经适当修改的情况下被采用。根据所描述的本公开来修改或创建操作系统。
LAN/WAN/无线适配器512可以连接到网络530(不是数据处理系统500的一部分)，如本领域技术人员已知的那样其可以是任何公共或专用数据处理系统网络或网络的组合，包括因特网。数据处理系统500可以通过网络530与服务器系统540通信，所述服务器系统540也可以不是数据处理系统500的一部分，而是可以被实施为例如单独的数据处理系统500。
综上，本发明的车削螺纹自动诊断方法和系统充分利用了数控单元中的可用数据对螺纹误差的原因进行诊断，提高了生成效率。此外，该技术的实施无需增加额外的硬件设备，例如传感器等，其实现成本较低。实测表明：本发明的自动诊断方法的诊断精确度可以达到并超过90％，因此可以解决绝大部分的螺纹误差故障，改善了用户体验。
本领域技术人员可显见，可对本发明的上述示例性实施例进行各种修改和变型而不偏离本发明的精神和范围。因此，旨在使本发明覆盖落在所附权利要求书及其等效技术方案范围内的对本发明的修改和变型。

Claims (15)

1.一种车削螺纹自动诊断方法，其特征在于，包括：
a.采集车床的主轴实际速度和进给轴实际速度；
b.基于所述主轴实际速度和进给轴实际速度，连续计算螺纹误差，以得到一条螺纹误差曲线；以及
c.根据所述螺纹误差曲线，分析误差原因。
2.如权利要求1所述的车削螺纹自动诊断方法，其特征在于，所述连续计算螺纹误差的步骤进一步包括：
b1.基于所述主轴实际速度计算进给轴理论速度；
b2.通过比较所述进给轴实际速度和进给轴理论速度，计算所述螺纹误差。
3.如权利要求2所述的车削螺纹自动诊断方法，其特征在于，每隔一预设时间段采集一次所述主轴实际速度和进给轴实际速度，且在所述步骤b2中比较同一次采集所得到的进给轴实际速度和进给轴理论速度。
4.如权利要求3所述的车削螺纹自动诊断方法，其特征在于，所述预设时间段在4ms-12ms之间。
5.如权利要求4所述的车削螺纹自动诊断方法，其特征在于，按照以下等式计算螺纹误差：
E_thread＝(V_act.sp＊L_pitch-V_act.feed)/60＊T_ipo
其中，E_thread表示螺纹误差、V_act.sp表示主轴实际速度、L_pitch表示预设的螺纹距、V_act.feed表示进给轴实际速度、T_ipo表示所述预设时间段。
6.如权利要求1所述的车削螺纹自动诊断方法，其特征在于，所述分析误差原因的步骤包括：根据所述螺纹误差曲线的图形形态分析并确定误差原因。
7.如权利要求6所述的车削螺纹自动诊断方法，其特征在于，所述螺纹误差曲线的图形形态至少包括：
第一图形形态，其具有螺纹误差曲线中的起始段的波动大于所述螺纹误差曲线的整体波动的特征；
第二图形形态，其具有螺纹误差曲线的整体波动大于预设波动范围的特征。
8.如权利要求7所述的车削螺纹自动诊断方法，其特征在于，所述第一图形形态所对应的误差原因是加工螺纹深度值设置过高，且所述第二图形形态所对应的误差原因是未启用优化模式。
9.如权利要求8所述的车削螺纹自动诊断方法，其特征在于，在分析误差原因的步骤之后进一步包括：
d.根据所述误差原因，选择并执行相应的解决方案。
10.如权利要求9所述的车削螺纹自动诊断方法，其特征在于，
所述第一图形形态所对应的误差原因的解决方案包括：自动执行或提示增加切割次数，和/或自动执行或提示降低加工螺纹深度值；
所述第二图形形态所对应的误差原因的解决方案包括：自动执行或提示启动轴状态优化模式。
11.一种车削螺纹自动诊断系统，其特征在于，包括：
数据采集单元，采集车床的主轴实际速度和进给轴实际速度；
数据处理单元，所述数据处理单元基于来自所述数据采集单元的主轴实际速度和进给轴实际速度连续计算螺纹误差，以得到一螺纹误差曲线；以及
诊断单元，根据来自所述数据处理单元的螺纹误差曲线分析误差原因。
12.如权利要求11所述的车削螺纹自动诊断系统，其特征在于，所述数据处理单元基于所述主轴实际速度计算进给轴理论速度，并通过比较所述进给轴实际速度和进给轴理论速度来计算所述螺纹误差。
13.如权利要求11所述的车削螺纹自动诊断系统，其特征在于，所述诊断单元根据所述螺纹误差曲线的图形形态分析并确定误差原因。
14.一种数据处理系统，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储器；以及
一个或多个程序，存储在该存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行权利要求1-10中任一项所述的方法的指令。
15.一种存储介质，存储有一个或多个程序，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由数据处理系统执行时，使得所述数据处理系统执行如权利要求1-10中任一项所述的方法。
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