CN112287492B - 一种五轴联动加工中心摆动转台动态特性辨识方法 - Google Patents

一种五轴联动加工中心摆动转台动态特性辨识方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112287492B
CN112287492B CN202011579533.1A CN202011579533A CN112287492B CN 112287492 B CN112287492 B CN 112287492B CN 202011579533 A CN202011579533 A CN 202011579533A CN 112287492 B CN112287492 B CN 112287492B
Authority
CN
China
Prior art keywords
turntable
swing
vibration
torsional
response
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202011579533.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112287492A (zh
Inventor
王玲
殷鸣
廖启豪
殷国富
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sichuan University
Original Assignee
Sichuan University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Sichuan University filed Critical Sichuan University
Priority to CN202011579533.1A priority Critical patent/CN112287492B/zh
Publication of CN112287492A publication Critical patent/CN112287492A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112287492B publication Critical patent/CN112287492B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10—Geometric CAD
    • G06F30/17—Mechanical parametric or variational design
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/10—Numerical modelling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/10—Noise analysis or noise optimisation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/14—Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)

Abstract

本发明涉及摆动转台动态性能技术领域，目的是提供一种五轴联动加工中心摆动转台动态特性辨识方法，摆动转台在加工的过程中往往存在能量的损失和外界的干扰，影响其动态输出特性，因此通过对摆动转台进给运动的控制，使得摆动转台多次重复进行相同的进给运动，获取进给运动中的扭转响应信号，扭转响应由扭转振动模式引起的，对扭转响应信号进行过滤，去除扭转响应信号中的噪声，通过建立两自由度系统力学模型并提出摆动转台系统的运动微分方程，通过自适应噪声消除法去除噪声，根据处理后的摆动转台系统中各项参数建立摆动转台系统的扭转振动动力学模型，通过扭转振动动力学模型获取扭转振动的频率和阻尼系数进而得到输出的动态参数。

Description

一种五轴联动加工中心摆动转台动态特性辨识方法
技术领域
本发明涉及摆动转台动态性能技术领域，具体涉及一种五轴联动加工中心摆动转台动态特性辨识方法。
背景技术
摆动转台的动态特性直接影响五轴联动加工中心的加工质量。通常，摆动工作台采用伺服电动机驱动，动力传递经过机械系统的传动结构（带轮、涡轮、蜗杆等）来驱动工作台旋转，传动过程中不仅受外界环境干扰，还存在内部振源激振如结构柔性、齿轮间隙、摩擦发热以及随着载荷的不断变化啮合处磨损等非线性因素，对摆动转台的动态特性产生影响，但直接测量对象激励源的信号往往很困难。所以，对摆动转台系统的动态特性辨识研究具有极其重要的意义，机床工况激励源信号由于其频率范围宽，持续时间短，易受其它零部件噪音的影响。五轴联动加工中心作为复杂机电耦合产品，在实际工作中不可避免地存在不同幅度的振动，产生耦合振动。
机床动态特性的实验研究方法是通过振动试验测试结构的输入输出信号或只输出响应信号，进行动态特性识别。振动试验的首要任务是以一定的激励手段使结构产生振动响应，获得被测结构的振动响应时域信号。常规的振动激励装置对重型或大型设备来说，难以激励出所需要的有效振动；并且，安装激振器也有很大的不便。然而直接在环境激励或工作载荷作用下的响应来识别结构动态特性参数，进行振动测试研究结构的动态特性已取得了一定的研究，主要表现为：通过工作台随机加减进给速度空转产生的惯性激励技术，或者通过对机床输入“白噪声”宽频激励的“切削自激励”技术，识别机床模态参数。然而，本申请提出的激励方法是通过设计摆动转台运动方向，产生具有类似均匀平直谱特性的宽带随机惯性激励信号，以达到仅通过振动响应信号识别机床的加工状态下动态特性参数的目的。
发明内容
本发明的目的在于提供一种五轴联动加工中心摆动转台动态特性辨识方法，构建了广义坐标下的摆动转台系统转动动力学分析模型，讨论了系统动态响应的不同尺度特征模态，分析含噪振源信号混叠，提出了多传感器信息融合的摆动转台动力特性测定方法。
通过以下技术方案来实现的：一种五轴联动加工中心摆动转台动态特性辨识方法，摆动转台系统的动力源为伺服电动机，摆动转台系统的传动结构包括有带轮、涡轮和蜗杆，所述动力源通过传动结构驱动摆动转台旋转，其特征在于，包括下列步骤：
步骤1：通过数控机床控制摆动转台的进给运动，使得摆动转台重复相同路径的进给运动，其中进给运动中包括有摆动转台启动、停止和翻转动作，获取进给运动中的扭转响应参数，扭转响应由摆动转台中扭转振动引起，执行步骤2；
步骤2：对扭转响应信号进行过滤，通过建立两自由度系统力学模型并提出摆动转台系统的运动微分方程，进行自适应噪声消除法去除噪声，执行步骤3；
步骤3：去除噪声后得到摆动转台系统的扭转振动动力学模型，执行步骤4；
步骤4：通过扭转振动动力学模型得到扭转振动的频率和阻尼系数，进而得到摆动转台的输出动态特性。
优选的，所述步骤1中，所述摆动转台系统还包括有若干个加速度传感器作为扭转响应信号的采集端。
优选的，所述步骤1中，激振源产生扭转振动，摆动转台在p点激振源激振下，测得待监测l点的强迫振动位移响应为，
Figure DEST_PATH_IMAGE001
式中，
Figure 357662DEST_PATH_IMAGE002
为摆动转台在p点所受到的力，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
为摆动转台在p点所受到的力矩，
Figure DEST_PATH_IMAGE004
为激振的角频率，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
为摆动转台系统中传感器与转盘轴线水平夹角，h为摆动转台系统中传感器与转盘轴线的距离，
Figure 648704DEST_PATH_IMAGE006
为振动响应l点正则模态阵型，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
为振动响应p点正则模态阵型，
Figure 959600DEST_PATH_IMAGE008
为振动响应的固有频率，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
为振动响应的阻尼比，其中，上述公式下标中，当下标i=F时，表示作用力 F激振下的弯曲振动响应参数，而下标i=T时，表示力矩T激振下的弯曲振动响应参数，j表示虚数；k为振型阶数，k=1,2,3…n，n表示正整数，
Figure 495754DEST_PATH_IMAGE010
为摆动转台的阻尼系数。
优选的，所述步骤2中，根据两自由度系统力学模型，以摆动转台中心为圆心，摆动转台系统的运动微分方程，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
式中，r为偏心矩，即摆动盘到A轴摆动轴的回转轴线的距离，M为摆动转台系统总质量，A轴摆动轴为摆动转台的转动轴；B轴转动轴为摆动盘的转动轴；
Figure 513389DEST_PATH_IMAGE012
为摆动转台等效到电机输出轴的等效阻尼；
Figure DEST_PATH_IMAGE013
为摆动转台等效到电机输出轴的等效刚度，m为摆动转台系统摆动部件质量，x为摆动转台系统中摆动转台的振动位移，
Figure 867010DEST_PATH_IMAGE014
为摆动转台中摆动轴心的振动速度，
Figure DEST_PATH_IMAGE015
为摆动转台中摆动轴心的振动加速度，y为结构混响和外界环境干扰对摆动转台的振动位移，
Figure DEST_PATH_IMAGE016
为结构混响和外界环境干扰对摆动转台的振动速度，t为时间，K为摆动转台系统振动刚度，C为摆动转台系统的阻尼，
Figure DEST_PATH_IMAGE017
为激振的角频率。
优选的，定义外界环境干扰对摆动转台系统激励运动简化为
Figure DEST_PATH_IMAGE018
，其中
Figure DEST_PATH_IMAGE019
为结构混响和外界环境干扰的振动角频率，Y为结构混响和外界环境干扰的振动幅值，去除噪声后的摆动转台系统的稳态响应为，
Figure DEST_PATH_IMAGE020
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE021
，
Figure DEST_PATH_IMAGE022
，其中
Figure DEST_PATH_IMAGE023
，
Figure DEST_PATH_IMAGE024
，
Figure DEST_PATH_IMAGE025
为摆动转台的阻尼系数； 当r的下标i=1时表示摆动盘回转轴偏心激励作用 ；当r的下标i=2时表示结构混响和外界环境干扰激励作用。
优选的，所述步骤3中的扭转振动动力学模型为，
Figure DEST_PATH_IMAGE026
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE027
分别为电机输入角度，
Figure DEST_PATH_IMAGE028
为电机扭矩产生的扭转角度，
Figure DEST_PATH_IMAGE029
电机输入角速度，
Figure DEST_PATH_IMAGE030
为电机扭矩产生的扭转角速度，
Figure DEST_PATH_IMAGE031
为电机输入角加速度，
Figure DEST_PATH_IMAGE032
为电机扭矩产生的扭转角加速度，
Figure DEST_PATH_IMAGE033
为传动系统等效到电动机端的等效转动惯量，其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE034
为小带轮的转动惯量、
Figure DEST_PATH_IMAGE035
为电动机轴的转动惯量、
Figure DEST_PATH_IMAGE036
为蜗杆轴的转动惯量、
Figure DEST_PATH_IMAGE037
为蜗轮轴的转动惯量，
Figure DEST_PATH_IMAGE038
为A轴摆动轴的负载等效到电动机端的等效负载转动惯量，其中
Figure DEST_PATH_IMAGE039
代表着A轴摆动轴的负载，负载包括有B轴摆动轴、夹具和工件的重量之和，
Figure DEST_PATH_IMAGE040
为带齿轮减速比，
Figure DEST_PATH_IMAGE041
为扇形蜗轮与蜗杆减速比。
优选的，通过扭转振动动力学模型得到摆动转台系统总响应为
Figure DEST_PATH_IMAGE042
Figure DEST_PATH_IMAGE043
其中t=0时，
Figure DEST_PATH_IMAGE044
和
Figure DEST_PATH_IMAGE045
都不为零，
Figure DEST_PATH_IMAGE046
为摆动转台扭转振动的初始角位移，
Figure 203883DEST_PATH_IMAGE044
为摆动转台扭转振动的初始角速度，
Figure DEST_PATH_IMAGE047
为摆动转台扭转振动的固有频率，
Figure DEST_PATH_IMAGE048
为摆动转台扭转振动阻尼振动的频率，
Figure DEST_PATH_IMAGE049
为积分计算中的数学表达式。
优选的，在松弛初始条件和系统稳定状态下，系统的总响应为
Figure DEST_PATH_IMAGE050
式中，
Figure 871624DEST_PATH_IMAGE047
为摆动转台扭转振动的固有频率，
Figure 212607DEST_PATH_IMAGE048
为摆动转台扭转振动阻尼振动的频率，
Figure DEST_PATH_IMAGE051
为扭矩产生的扭转角度，
Figure DEST_PATH_IMAGE052
，
Figure 471550DEST_PATH_IMAGE025
为摆动转台的阻尼系数，
Figure DEST_PATH_IMAGE053
和
Figure DEST_PATH_IMAGE054
为积分计算中的数学表达式。
本发明的有益效果是：
（1）通过驱动摆动转台运动方向，产生具有类似均匀平直谱特性的宽带随机惯性激励信号，以达到仅通过振动响应信号识别机床的加工状态下动态特性参数的目的。
附图说明
图 1为本发明的一个实施例中THM6380IV加工中心摆动转台的传动结构图；
图 2为本发明的一个实施例中THM6380IV加工中心摆动转台的外形结构图；
图 3为本发明的一个实施中摆动转台单自由度扭转力学模型图；
图 4为本发明的一个实施例中摆动转台启动过程时的响应图；
图 5为本发明的一个实施例中摆动转台停止过程时的响应图；
图 6为本发明的一个实施例中摆动转台翻转过程时的响应图；
图 7为本发明的一个实施例中摆动转台系统的两自由度系统力学模型；
图 8为本发明的一个实施例中盲源去噪的示意图；
图 9为本发明的一个实施例中扭振转动信号采集图。
具体实施方式
下面结合本发明的附图1~9，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例均落入到本发明的保护范围。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“逆时针”、“顺时针”“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
实施例1：
一种五轴联动加工中心摆动转台动态特性辨识方法，摆动转台系统的动力源为伺服电动机，摆动转台系统的传动结构包括有带轮、涡轮和蜗杆，所述动力源通过传动结构驱动摆动转台旋转，包括下列步骤：
步骤1：通过数控机床控制摆动转台的进给运动，使得摆动转台重复相同路径的进给运动，其中进给运动中包括有摆动转台启动、停止和翻转动作，获取进给运动中的扭转响应参数，扭转响应由摆动转台中扭转振动引起，执行步骤2；
步骤2：对扭转响应信号进行过滤，通过建立两自由度系统力学模型并提出摆动转台系统的运动微分方程，进行自适应噪声消除法去除噪声，执行步骤3；
步骤3：去除噪声后得到摆动转台系统的扭转振动动力学模型，执行步骤4；
步骤4：通过扭转振动动力学模型得到扭转振动的频率和阻尼系数，进而得到摆动转台的输出动态特性；
值得说明的是，请参照图1和图2，本申请是应用在五轴加工中心领域，图1中出现的所有零部件为本实施例中现有五轴加工中心THM6380IV的部分内部结构，这里不再对小带轮、齿形带、大带轮、扇形蜗轮、蜗杆之间的连接关系进行赘述，并不是本发明的创造点，所述步骤1中，所述摆动转台系统还包括有若干个加速度传感器作为扭转响应信号的采集端，通常扭转振动是由弯曲、扭转振动模式引起。采用双振动加速度传感器之间的相位滞后引起扭转或弯曲模式响应的部分抵消或增强，在不使用任何附加扭矩传感器的情况下，从频率响应谱中识别扭转共振是可行的。
值得说明的是，将随机激励和冲激激励相结合的随机脉冲激励，变化的驱动力经涡轮-蜗杆-轴承传递到转台支承部件，引起转台相应部件的振动，并且驱动力变化引起的电机支反力变化激励支座，这些振动引起
Figure DEST_PATH_IMAGE055
变化产生使转台受迫振动，产生结构混响现象，从而形成噪声，所述步骤1中，激振源产生扭转振动，摆动转台在p点激振源激振下，测得待监测l点的强迫振动位移响应为，
Figure DEST_PATH_IMAGE056
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE057
为摆动转台在p点所受到的力，
Figure DEST_PATH_IMAGE058
为摆动转台在p点所受到的力矩，
Figure DEST_PATH_IMAGE059
为激振的角频率，
Figure DEST_PATH_IMAGE060
为摆动转台系统中传感器与转盘轴线水平夹角，h为摆动转台系统中传感器与转盘轴线的距离，
Figure DEST_PATH_IMAGE061
为振动响应l点正则模态阵型，
Figure DEST_PATH_IMAGE062
为振动响应p点正则模态阵型，
Figure DEST_PATH_IMAGE063
为振动响应的固有频率，
Figure DEST_PATH_IMAGE064
为振动响应的阻尼比，其中，上述公式下标中，当下标i=F时，表示作用力F激振下的弯曲振动响应参数，而下标i=T时，表示力矩T激振下的弯曲振动响应参数，k为振型阶数，k=1,2,3…n，当
Figure DEST_PATH_IMAGE065
时，测点l的位移响应为扭转振动位移响应。 通常扭转振动位移响应比较弱。为了增强信号，将两个传感器安装与转盘轴向同距离而夹角互成180︒，再将两个振动位移响应叠加，可获得两倍扭转振动位移响应。另外，振动位移响应与振动加速度响应只是相位相差180︒。
值得说明的是，所述步骤2中，摆动转台的扭转振动噪声主要来自制造误差、外界环境干扰和结构混响产生的振动，其中制造误差主要引起摆动转台的随机噪声，可近似为白噪声处理。考虑外界环境干扰和结构混响的影响，将摆动转台系统简化为两自由度系统力学模型，请参照图7根据两自由度系统力学模型，以摆动转台中心为圆心，摆动转台系统的运动微分方程，
Figure DEST_PATH_IMAGE066
式中，r为偏心矩，即摆动盘到A轴摆动轴的回转轴线的距离，M为摆动转台系统总质量，A轴摆动轴为摆动转台的转动轴；B轴转动轴为摆动盘的转动轴；
Figure DEST_PATH_IMAGE067
为摆动转台等效到电机输出轴的等效阻尼；
Figure DEST_PATH_IMAGE068
为摆动转台等效到电机输出轴的等效刚度，m为摆动转台系统摆动部件质量，x为摆动转台系统中摆动转台的振动位移，
Figure 678409DEST_PATH_IMAGE014
为摆动转台中摆动轴心的振动速度，
Figure 149842DEST_PATH_IMAGE015
为摆动转台中摆动轴心的振动加速度，y为结构混响和外界环境干扰对摆动转台的振动位移，
Figure 843866DEST_PATH_IMAGE016
为结构混响和外界环境干扰对摆动转台的振动速度，t为时间，K为摆动转台系统振动刚度，C为摆动转台系统的阻尼，
Figure 804869DEST_PATH_IMAGE017
为激振的角频率。
值得说明的是，定义外界环境干扰对摆动转台系统激励运动简化为
Figure DEST_PATH_IMAGE069
，其中
Figure DEST_PATH_IMAGE070
为结构混响和外界环境干扰的振动角频率，Y为结构混响和外界环境干扰的振动幅值，去除噪声后的摆动转台系统的稳态响应为，
Figure DEST_PATH_IMAGE071
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE072
，
Figure DEST_PATH_IMAGE073
，其中
Figure DEST_PATH_IMAGE074
，
Figure DEST_PATH_IMAGE075
， 当r的下标i=1时表示摆动盘回转轴偏心激励作用 ；当r的下标i=2时表示结构混响和外界环境干扰激励作用，摆动转台系统的振动位移x 使A轴的负载等效到电动机端的等效负载转动惯量
Figure DEST_PATH_IMAGE076
发生变化，从而产生扭转振动噪声。上述公式得知，要求得纯的扭转振动噪声，必须从振动信号中分离出频率为摆动转台转动频率
Figure DEST_PATH_IMAGE077
和外界环境干扰频率
Figure DEST_PATH_IMAGE078
公式和图中未示出，但是外界环境干扰激励源是复杂的，可展开为傅立叶级数，形成叠加谐响应，并且是未知的。因此，采用自适应噪声消除法去噪。
值得说明的是，所述步骤3中的扭转振动动力学模型为，
Figure DEST_PATH_IMAGE079
式中，
Figure 593965DEST_PATH_IMAGE027
分别为电机输入角度，
Figure DEST_PATH_IMAGE080
为电机扭矩产生的扭转角度，
Figure DEST_PATH_IMAGE081
电机输入角速度，
Figure DEST_PATH_IMAGE082
为电机扭矩产生的扭转角速度，
Figure 305306DEST_PATH_IMAGE031
为电机输入角加速度，
Figure DEST_PATH_IMAGE083
为电机扭矩产生的扭转角加速度，
Figure DEST_PATH_IMAGE084
为传动系统等效到电动机端的等效转动惯量，其中，
Figure 152040DEST_PATH_IMAGE034
为小带轮的转动惯量、
Figure 221627DEST_PATH_IMAGE035
为电动机轴的转动惯量、
Figure 357073DEST_PATH_IMAGE036
为蜗杆轴的转动惯量、
Figure 232625DEST_PATH_IMAGE037
为蜗轮轴的转动惯量，
Figure DEST_PATH_IMAGE085
为A轴摆动轴的负载等效到电动机端的等效负载转动惯量，其中W代表着A轴摆动轴的负载，负载包括有B轴摆动轴、夹具和工件的重量之和，
Figure DEST_PATH_IMAGE086
为带齿轮减速比，
Figure 871548DEST_PATH_IMAGE041
为扇形蜗轮与蜗杆减速比。
值得说明的是，通过扭转振动动力学模型得到摆动转台系统总响应为
Figure DEST_PATH_IMAGE087
Figure 174353DEST_PATH_IMAGE043
其中t=0时，
Figure 35911DEST_PATH_IMAGE044
和
Figure 715154DEST_PATH_IMAGE045
都不为零，
Figure 802059DEST_PATH_IMAGE046
为摆动转台扭转振动的初始角位移，
Figure 416711DEST_PATH_IMAGE044
为摆动转台扭转振动的初始角速度，
Figure 589066DEST_PATH_IMAGE047
为摆动转台扭转振动的固有频率，
Figure 806421DEST_PATH_IMAGE048
为摆动转台扭转振动阻尼振动的频率，
Figure 13411DEST_PATH_IMAGE049
为积分计算中的数学表达式。
值得说明的是，在松弛初始条件和系统稳定状态下，系统的总响应为
Figure DEST_PATH_IMAGE088
式中，扭转振动的频率为
Figure DEST_PATH_IMAGE089
，阻尼振动的频率为
Figure 64544DEST_PATH_IMAGE048
，
Figure DEST_PATH_IMAGE090
为扭矩产生的扭转角度，
Figure 396299DEST_PATH_IMAGE052
，阻尼系数为
Figure DEST_PATH_IMAGE091
，
Figure 322405DEST_PATH_IMAGE053
和
Figure 118323DEST_PATH_IMAGE054
为积分计算中的数学表达式，
Figure 199411DEST_PATH_IMAGE053
表示指数，
Figure 346359DEST_PATH_IMAGE054
对
Figure DEST_PATH_IMAGE092
积分时的算子，摆动转台的稳定振动激励来源于等效负载转动惯量的变化和转速变化；当转速迅速变化时，导致驱动力矩变化，使摆动转台受到瞬态激励产生振动，另一方面变化的驱动力经涡轮-蜗杆-轴承传递到转台支承部件，引起转台相应部件的振动，并且驱动力变化引起的电机支反力变化激励支座，这些振动引起
Figure 780882DEST_PATH_IMAGE076
变化产生使转台受迫振动，产生结构混响现象，从而形成噪声。
值得说明的是，本申请中出现的结构均为现有结构，是五轴摆动转台中通用结构，其内部连接方式，及工作原理均是本领域技术人员所了解的，本发明的发明在在于动态特性的求解与模型的搭建，本申请中涉及到的技术名词如扭转振动、扭矩、激振源、A轴、B轴、x轴、y轴、z轴等均是公知常识，这里不赘述。
值得说明的是，以图1中THM6380IV加工中心摆动转台为例，蜗杆输入端的扭矩由电机经同步带而得，因此，摆动轴传动系统简化为广义坐标的单自由度扭转振动系统，参照图3建立摆动转台单自由度扭转力学模型，本实施例以THM6380IV精密五轴联动卧式加工中心摆动转台为试验对象，采用德国M+P公司Smartoffice动态信号采集分析系统进行数据采集，两个三向PCB加速度传感器和一个单向PCB加速度传感器作为数据采集终端，实时采集布点处的加速度导纳信号。根据实验现场条件和结构特点，本次实验采用加工S形试件轮廓的摆动转台的运动轨迹实现工况激励，请参照图4、图5和图6分别为摆动转台启动、停止、翻转过程时的响应图。
值得说明的是，第一种方案，以结构混响为主噪声，采用6种A转速和3种起动位置进行正交实验；第二种方案，加入外接环境干扰，采用6种S形试件轮廓精加工的进给速度进行随机实验。为保证实验效果，正式实验前需要进行预实验，以获取良好的系统参数，如窗函数等。实验选测频段为0～800Hz，采样频率为2048Hz。通过获取的两个三向加速度传感器对信号的叠加，获取扭转振动信号，请参照图8，扭转振动信号进行预处理，再根据单向加速度传感器的信号，自适应去噪，提取扭转振动频率特征尺度，重构扭振信号，获得扭振信号的扭转频率和阻尼，图9中，从上至下依次是时域（1-y）、功率谱（1-y）、时域（2-y）、功率谱（2-y）、时域（12HZ）和功率谱（12HZ），本附图作为本模型的实验验证结论。
值得说明的是，利用设备故障信号和噪声信号的相对独立性，实现对完全淹没于噪声中的有用信号的有效提取——盲源分离。经验模态分解（EMD）是当前迅速发展并得到广泛应用的时间序列分析方法，从本质上是一个自适应二进滤波器组。信号经过EMD被分解为若干具有不同特征尺度的特征模态函数，并可重构，既能对线性稳态信号分析，又能对非线性和非平衡信号进行分析，具有很高的信噪比。利用串联和并联加速度传感器，辨识转子系统的动态性能，多模态转子系统在锤击实验模态分析方法中已验证其可行性。因此，本实施例将这种振动测量策略运用在工作状态下的五轴联动加工中心的摆动转台。首先建立了摆动转台系统扭转振动动力学模型，分析了不同激励下振动响应的特征模态，阐述了辨识原理、惯性激励方法以及扭转信号获取。
值得说明的是，摆动转台的回转精度是五轴联动加工中心的加工质量的重要影响因素之一；摆动转台系统的动态特性对摆动角度精度的精确控制起关键性作用。构建了广义坐标下的摆动转台系统转动动力学分析模型，讨论了系统动态响应的不同尺度特征模态，分析含噪振源信号混叠，提出了基于串并联混合型多传感器信息融合的摆动转台动力特性测定方法。

Claims (3)

1.一种五轴联动加工中心摆动转台动态特性辨识方法，摆动转台系统的动力源为伺服电动机，摆动转台系统的传动结构包括有带轮、涡轮和蜗杆，所述动力源通过传动结构驱动摆动转台旋转，其特征在于，包括下列步骤：
步骤1：通过数控机床控制摆动转台的进给运动，使得摆动转台重复相同路径的进给运动，其中进给运动中包括有摆动转台启动、停止和翻转动作，获取进给运动中的扭转响应参数，扭转响应由摆动转台中扭转振动引起，所述步骤1中，激振源产生扭转振动，摆动转台在p点激振源激振下，测得待监测l点的强迫振动位移响应为，
Figure 156779DEST_PATH_IMAGE001
式中，式中，
Figure 69240DEST_PATH_IMAGE002
为摆动转台在p点所受到的力，
Figure 517144DEST_PATH_IMAGE003
为摆动转台在p点所受到的力矩，
Figure 122438DEST_PATH_IMAGE004
为激振的角频率，
Figure 8354DEST_PATH_IMAGE005
为摆动转台系统中传感器与转盘轴线水平夹角，h为摆动转台系统中传感器与转盘轴线的距离，
Figure 662189DEST_PATH_IMAGE006
为振动响应l点正则模态阵型，
Figure 949951DEST_PATH_IMAGE007
为振动响应p点正则模态阵型，
Figure 929409DEST_PATH_IMAGE008
为振动响应的固有频率，
Figure 39972DEST_PATH_IMAGE009
为振动响应的阻尼比，其中，上述公式下标中，当下标i=F时，表示作用力F激振下的弯曲振动响应参数，而下标i=T时，表示力矩T激振下的弯曲振动响应参数，j表示虚数，k为振型阶数，k=1,2,3…n，n表示正整数，
Figure 700760DEST_PATH_IMAGE010
为摆动转台的阻尼系数，执行步骤2；
步骤2：对扭转响应信号进行过滤，通过建立两自由度系统力学模型并提出摆动转台系统的运动微分方程，进行自适应噪声消除法去除噪声，所述步骤2中，根据两自由度系统力学模型，以摆动转台中心为圆心，摆动转台系统的运动微分方程，
Figure 577449DEST_PATH_IMAGE011
式中，r为偏心矩，即摆动盘到A轴摆动轴的回转轴线的距离，M为摆动转台系统总质量，A轴摆动轴为摆动转台的转动轴；B轴转动轴为摆动盘的转动轴；
Figure 196649DEST_PATH_IMAGE012
为摆动转台等效到电机输出轴的等效阻尼；
Figure 526000DEST_PATH_IMAGE013
为摆动转台等效到电机输出轴的等效刚度，m为摆动转台系统摆动部件质量，x为摆动转台系统中摆动转台的振动位移，
Figure 256058DEST_PATH_IMAGE014
为摆动转台中摆动轴心的振动速度，
Figure 924937DEST_PATH_IMAGE015
为摆动转台中摆动轴心的振动加速度，y为结构混响和外界环境干扰对摆动转台的振动位移，
Figure 42935DEST_PATH_IMAGE016
为结构混响和外界环境干扰对摆动转台的振动速度，t为时间，K为摆动转台系统振动刚度，C为摆动转台系统的阻尼，
Figure 328422DEST_PATH_IMAGE017
为激振的角频率，执行步骤3；
步骤3：去除噪声后得到摆动转台系统的扭转振动动力学模型，所述步骤3中的扭转振动动力学模型为，
Figure 331013DEST_PATH_IMAGE018
式中，
Figure 385557DEST_PATH_IMAGE019
为电机输入角度，
Figure 880648DEST_PATH_IMAGE020
为电机扭矩产生的扭转角度，
Figure 184590DEST_PATH_IMAGE021
电机输入角速度，
Figure 256452DEST_PATH_IMAGE022
为电机扭矩产生的扭转角速度，
Figure 165502DEST_PATH_IMAGE023
为电机输入角加速度，
Figure 562985DEST_PATH_IMAGE024
为电机扭矩产生的扭转角加速度，
Figure 619803DEST_PATH_IMAGE025
为传动系统等效到电动机端的等效转动惯量，其中，
Figure 229776DEST_PATH_IMAGE026
为小带轮的转动惯量、
Figure 993332DEST_PATH_IMAGE027
为电动机轴的转动惯量、
Figure 561717DEST_PATH_IMAGE028
为蜗杆轴的转动惯量、
Figure 105831DEST_PATH_IMAGE029
为蜗轮轴的转动惯量，
Figure 256845DEST_PATH_IMAGE030
为A轴摆动轴的负载等效到电动机端的等效负载转动惯量，其中W代表着A轴转动轴的负载，负载为B轴转动轴、夹具和工件的重量之和，
Figure 937225DEST_PATH_IMAGE031
为带齿轮减速比，
Figure 410932DEST_PATH_IMAGE032
为扇形蜗轮与蜗杆减速比，执行步骤4；
步骤4：通过扭转振动动力学模型得到扭转振动的频率和阻尼系数，进而得到摆动转台的输出动态特性，具体如下，
通过扭转振动动力学模型得到摆动转台系统总响应为
Figure 114446DEST_PATH_IMAGE033
Figure 862959DEST_PATH_IMAGE034
其中t=0时，
Figure 601108DEST_PATH_IMAGE035
和
Figure 980136DEST_PATH_IMAGE036
都不为零，
Figure 233263DEST_PATH_IMAGE037
为摆动转台扭转振动的初始角位移，
Figure 723150DEST_PATH_IMAGE035
为摆动转台扭转振动的初始角速度，
Figure 581385DEST_PATH_IMAGE038
为摆动转台扭转振动的固有频率，
Figure 193632DEST_PATH_IMAGE039
为摆动转台扭转振动阻尼振动的频率，
Figure 871738DEST_PATH_IMAGE040
为积分计算中的数学表达式，在松弛初始条件和系统稳定状态下，系统的总响应为
Figure 953264DEST_PATH_IMAGE041
式中，
Figure 666006DEST_PATH_IMAGE038
为摆动转台扭转振动的固有频率，
Figure 386837DEST_PATH_IMAGE039
为摆动转台扭转振动阻尼振动的频率，
Figure 614556DEST_PATH_IMAGE042
为扭矩产生的扭转角度，
Figure 711825DEST_PATH_IMAGE043
，
Figure 279072DEST_PATH_IMAGE044
为摆动转台的阻尼系数，
Figure 170805DEST_PATH_IMAGE045
和
Figure 885820DEST_PATH_IMAGE046
为积分计算中的数学表达式。
2.根据权利要求1所述的一种五轴联动加工中心摆动转台动态特性辨识方法，其特征在于，所述步骤1中，所述摆动转台系统还包括有若干个加速度传感器作为扭转响应信号的采集端。
3.根据权利要求2所述的一种五轴联动加工中心摆动转台动态特性辨识方法，其特征在于，定义外界环境干扰对摆动转台系统激励运动简化为
Figure 255622DEST_PATH_IMAGE047
，其中，
Figure 739693DEST_PATH_IMAGE048
为结构混响和外界环境干扰的振动角频率，Y为结构混响和外界环境干扰的振动幅值，去除噪声后的摆动转台系统的稳态响应为，
Figure 802327DEST_PATH_IMAGE049
式中，
Figure 741988DEST_PATH_IMAGE050
，
Figure 446639DEST_PATH_IMAGE051
，其中
Figure 722900DEST_PATH_IMAGE052
，
Figure 18752DEST_PATH_IMAGE053
，
Figure 646042DEST_PATH_IMAGE054
，
Figure 357646DEST_PATH_IMAGE055
为摆动转台的阻尼系数； 当r的下标i=1时表示摆动盘回转轴偏心激励作用 ；当r的下标i=2时表示结构混响和外界环境干扰激励作用。
CN202011579533.1A 2020-12-28 2020-12-28 一种五轴联动加工中心摆动转台动态特性辨识方法 Active CN112287492B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011579533.1A CN112287492B (zh) 2020-12-28 2020-12-28 一种五轴联动加工中心摆动转台动态特性辨识方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011579533.1A CN112287492B (zh) 2020-12-28 2020-12-28 一种五轴联动加工中心摆动转台动态特性辨识方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112287492A CN112287492A (zh) 2021-01-29
CN112287492B true CN112287492B (zh) 2021-04-16

Family

ID=74426512

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011579533.1A Active CN112287492B (zh) 2020-12-28 2020-12-28 一种五轴联动加工中心摆动转台动态特性辨识方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112287492B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022183468A1 (zh) * 2021-03-05 2022-09-09 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 一种六自由度调整转台的控制方法
CN113547063B (zh) * 2021-06-23 2022-11-29 中南大学 一种超声冷摆精密加工面齿轮的装置及方法

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1364918B1 (en) * 1998-11-05 2006-06-07 Shin-Etsu Chemical Co., Ltd. A method and apparatus for manufacturing a preform and optical fibre from the preform
CN103823940B (zh) * 2014-03-07 2017-02-22 北京工业大学 一种基于整体动力学模型的静压转台动态响应计算方法
CN105574223A (zh) * 2014-11-05 2016-05-11 北京航天计量测试技术研究所 基于cae动力学分析的转台结构优化设计方法
CN105512424B (zh) * 2015-12-22 2018-01-26 湖南大学 基于脉冲试验获取工程机械轮胎垂向特性参数的方法
CN106096071B (zh) * 2016-05-17 2019-03-29 北京理工大学 一种模拟结构控制耦合效应的飞行器半物理仿真系统
CN107976955B (zh) * 2017-11-07 2019-11-08 大连理工大学 一种大型薄壁零件复杂曲面镜像加工方法
CN109596342A (zh) * 2018-12-27 2019-04-09 西安交通大学 一种单轴滚珠丝杠进给机械系统模态测试及参数辨识方法
CN111753410B (zh) * 2020-06-11 2022-05-17 重庆长安汽车股份有限公司 一种发动机扭转减振器的参数优化方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN112287492A (zh) 2021-01-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112287492B (zh) 一种五轴联动加工中心摆动转台动态特性辨识方法
CN101929917B (zh) 一种旋转机械的故障诊断方法
CN111337250A (zh) 基于虚拟仪器的机床状态故障诊断系统和方法
Jiménez et al. Vibration sensing in smart machine rotors using internal MEMS accelerometers
CN110861097B (zh) 减小机械臂振动的力控末端执行机构及力控方法
Kim et al. In situ runout identification in active magnetic bearing system by extended influence coefficient method
CN103313828A (zh) 机械手以及机械手的噪声消除方法
CN102928222B (zh) 一种滑动轴承动力特性系数试验识别方法
Gomez et al. Displacement-based dynamometer for milling force measurement
Chen et al. Active control of gear vibration using specially configured sensors and actuators
Gonsalves et al. A study of the response of a discontinuously nonlinear rotor system
Xue et al. The diagnostic analysis of the planet bearing faults using the torsional vibration signal
US7153183B2 (en) Method and apparatus for lapping gears
CN103292958A (zh) 一种基于模型的转子无试重失衡参数辨识方法
CN112327957B (zh) 转子低频振动多阶线谱的控制方法及装置
Pandey et al. Vibration monitoring of a Rotor System using RMS Accelerations (m/s2)
Bisu et al. Experimental approach on torsor dynamic analysis for milling process monitoring and diagnosis
JP4236510B2 (ja) 回転体の回転バランス測定装置および測定方法
CN114264329A (zh) 一种基于模糊控制的光电编码器振动可靠性测试系统及方法
RU2561236C2 (ru) Способ диагностирования циклических машин - металлорежущих станков фазохронометрическим методом
RU2631493C1 (ru) Способ диагностики зубьев шестерён зубчатых передач
Seidlitz et al. Comparison of noise floors of various torsional vibration sensors
CN107942734A (zh) 一种基于动态测试数据的进给系统闭环时域仿真方法
CN114970227B (zh) 基于关节电流和模态分析的工业机器人关节振动求解方法
Ryder et al. Vibrations of Multi-degree-of-freedom Systems

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant