CN113732784B - 数控机床的伺服电机的选型匹配方法 - Google Patents
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Abstract
一种数控机床的伺服电机的选型匹配方法，包括如下步骤：S1、选择满足机床特性要求的两种型号的伺服电机；S2、激光干涉仪测试；S3、球杆仪测试；S4、第一次温度测试，采用红外测温仪对机床的移动轴进行第一次测温，并记录第一次测温温度，温度单位为摄氏度；S5、切削实验；S6、第二次温度测试；S7、数据分析；S8、得出结论，确定所要选择的伺服电机的种类。用本发明的选型匹配方法，选择出来的伺服电机，安装到相同性能的机床上具有可保证机床加工精度的持久性及稳定性的优点。
Description
技术领域
本发明涉及数控机床领域，具体地说是一种数控机床的伺服电机的选型匹配方法。
背景技术
数控机床被誉为“工业母机”，是工业制造使用最普遍、最重要的通用设备。其基本组成主要为数控装置、机床主体及伺服装置，而作为连接数控装置与机床主体的伺服电机，在选型上就变得尤为重要。传统的选型方法是先选出满足给定负载要求的伺服电机，然后再按价格、重量、体积等技术经济指标选择其中最适合的电机。等机床通电调试好后，再通过激光干涉仪、球杆仪检测和产品打烊等方式检测机床加工精度及伺服电机匹配度。
这种数控机床的伺服电机的选型匹配方法，虽然能满足数控机床加工精度及基本性能要求，但是，它无法保证机床加工精度的持久性及稳定性。
发明内容
为了克服上述问题，发明向社会提供一种可以保证机床加工精度的持久性及稳定性的数控机床的伺服电机的选型匹配方法。
本发明的技术方案是：提供一种数控机床的伺服电机的选型匹配方法，适用于符合机床性能要求两种以上的伺服电机的选型匹配，包括如下步骤：
S1、选择满足机床特性要求的两种型号的伺服电机，其中至少一种为低惯量伺服电机，至少一种为中惯量伺服电机，并将伺服电机分别装在所述的机床的移动轴上；
S2、激光干涉仪测试，采用激光干涉仪分别对机床的滚珠丝杆和伺服电机的装配误差进行检测，检测项目中至少要有对滚珠丝杆的线性定位平均位置误差的检测；
S3、球杆仪测试，将球杆仪的两端分别安装在机床的主轴与工作台上，或者安装在机床的主轴与刀塔上，测量两轴插补运动形成的圆形轨迹，并将这一轨迹与标准圆形轨迹进行比较，得出评价机床误差的种类和幅值，其中种类至少包括圆度误差值；
S4、第一次温度测试，采用红外测温仪对机床的移动轴进行第一次测温，并记录第一次测温温度，温度单位为摄氏度；
S5、切削实验，两台机床采用相同的切削实验程序，对相同材质的测试金属块进行加工，并得到对加工后的样品的综合评分；并在此期间，采用SSTT软件进行采样，SSTT软件采用的项目至少包括机床加工过程中的速度波动值；
S6、第二次温度测试，当机床负载运行预定时间后，采用红外测温仪对机床的移动轴进行第二次测温，并记录第二次测温温度，温度单位为摄氏度；
S7、数据分析，对上述过程中所得数据，依据预定规则进行分析；
S8、得出结论，确定所要选择的伺服电机的种类。
作为对本发明的改进，所述满足机床特性要求是指每台机床的数控系统、机床主体、与伺服电机连接的滚珠丝杆及伺服驱动器完全相同。
作为对本发明的改进，所述两种以上的伺服电机是两种。
作为对本发明的改进，所述测试金属块是铝合金6061，所述切削实验程序是奔驰件加工程序。
作为对本发明的改进，所述对加工后的样品的综合评分是指对样品上的13个测试点，每个测试点均对刀路、过切、明暗纹、接刀痕、背隙和尖角指标进行检测，并计算出综合评分。
作为对本发明的改进，所述依据预定规则是激光干涉仪检测中线性定位平均位置误差小的为优；球杆仪测试中圆度误差值小的为优；切削实验中对测试点的综合评份高的为优；SSTT软件采样中的速度波动值小的为优；第二次测温温度与第一次测温温度的差小的为优。
作为对本发明的改进，所述机床负载运行预定时间为大于等于6小时。
本发明由于采用了以技术指标为评价伺服电机的指标，因此，用本发明的选型匹配方法，选择出来的伺服电机，安装到相同性能的机床上具有可保证机床加工精度的持久性及稳定性的优点。
附图说明
图1是本发明的流程方框结构示意图。
图2是本发明球杆仪对1#电机采集数据的截图。
图3是本发明球杆仪对2#电机采集数据的截图。
图4是本发明切削实验产品照片。
具体实施方式
为了使发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对发明进行详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释发明，并不用于限定发明。
请参见图1，图1揭示的是一种数控机床的伺服电机的选型匹配方法，适用于符合机床性能要求两种以上的伺服电机的选型匹配，包括如下步骤：
S1、选择满足机床特性要求的两种型号的伺服电机，其中至少一种为低惯量伺服电机，至少一种为中惯量伺服电机，并将伺服电机分别装在所述机床的移动轴上；
S2、激光干涉仪测试，采用激光干涉仪分别对机床的滚珠丝杆和伺服电机的装配误差进行检测，检测项目中至少要有对滚珠丝杆的线性定位平均位置误差的检测；
S3、球杆仪测试，将球杆仪的两端分别安装在机床的主轴与工作台上，或者安装在机床的主轴与刀塔上，测量两轴插补运动形成的圆形轨迹，并将这一轨迹与标准圆形轨迹进行比较，得出评价机床误差的种类和幅值，其中种类至少包括圆度误差值；
S4、第一次温度测试，采用红外测温仪对机床的移动轴进行第一次测温，并记录第一次测温温度，温度单位为摄氏度；
S5、切削实验，两台机床采用相同的切削实验程序，对相同材质的测试金属块进行加工，并得到对加工后的样品的综合评分；并在此期间，采用SSTT软件进行采样，SSTT软件采用的项目至少包括机床加工过程中的速度波动值；
S6、第二次温度测试，当机床负载运行预定时间后，采用红外测温仪对机床的移动轴进行第二次测温，并记录第二次测温温度，温度单位为摄氏度；
S7、数据分析，对上述过程中所得数据，依据预定规则进行分析；
S8、得出结论，确定所要选择的伺服电机的种类。
优选的，所述满足机床特性要求是指每台机床的数控系统、机床主体、与伺服电机连接的滚珠丝杆及伺服驱动器完全相同。
优选的，所述两种以上的伺服电机是两种。
优选的，所述测试金属块是铝合金6061，所述切削实验程序是奔驰件加工程序。
优选的，所述对加工后的样品的综合评分是指对样品上的13个测试点，每个测试点均对刀路、过切、明暗纹、接刀痕、背隙和尖角指标进行检测，并计算出综合评分（13个测试点见图4）。
本发明中，所述刀路是指刀具的路径，它不能有断层存在；
所述过切是指过量切削；
所述明暗纹是指明暗相间的条纹；
所述接刀痕是指在同一个单面加工程式里,两个曲面不能一起选取加工,只能先加工一个曲面再加工另外一个曲面,在这两个曲面之间相交处所产生的留痕，不能有明显的接刀痕。
所述背隙是指回程间隙，即将输入端固定,输出端顺时针和逆时针方向旋转,使输出端产生额定扭矩正负2%扭矩时,机床输出端所产生的微小的角位移,此角位移就是回程间隙。单位是弧分（arcmin）,就是一度的六十分之一。
所述尖角是指被加工产品的加工面的末端的锐利度。
优选的，所述依据预定规则是激光干涉仪检测中线性定位平均位置误差小的为优；球杆仪测试中圆度误差值小的为优；切削实验中对测试点的综合评份高的为优；SSTT软件采样中的速度波动值小的为优；第二次测温温度与第一次测温温度的差小的为优。
优选的，所述机床负载运行预定时间为大于等于6小时。
下面举例来说明本发明的测试和评价过程。
选择相同型号的2台机床，2台机床的数控系统、机床主体、滚珠丝杆及伺服驱动完全相同，机床型号为龙门式四头雕铣机，配置为系统型号为华中数控HNC-818C；滚珠丝杆型号为力士乐，直径为25mm，螺距为5mm；X/Y轴伺服驱动器为汇川SV660NT5R41-FH。通过选型满足机床特性要求的2款伺服电机。具体指标如表1所示，其中一款低惯量伺服电机，另一款为中惯量伺服电机，分别安装在2台机床的X/Y轴上进行对比测试。
表1
1#电机
汇川MS1H2-10C30CD（低惯量）
基座：100
磁极对数：4
额定电压：380V
额定功率：1.0Kw
额定电流：3.65A
额定扭矩：3.18Nm
额定转速：3000RPM
最高转速：6000RPM
转动惯量：1.87kg*cm2
2#电机
汇川MS1H3-13C15CD（中惯量）
基座：130
磁极对数：4
额定电压：380V
额定功率：1.3Kw
额定电流：5A
额定扭矩：8.34Nm
额定转速：1500RPM
最高转速：3000RPM
转动惯量：17.8kg*cm2
上述两款伺服电机均满足机床特性要求，可以作为试验的伺服电机。
激光干涉仪测试结果：
1#电机
X轴平均位置偏差1.2um；Y轴平均位置偏差1.0um；
2#电机
X轴平均位置偏差1.0um；Y轴平均位置偏差1.0um；
球杆仪测试结果：
1#电机
圆度误差11.5um（见图2）；
2#电机
圆度误差6.0um（见图3）；
第一次温度测试
1#电机
28.3摄氏度
2#电机
28.3摄氏度
切削实验
表2 综合评分结果
从表2可以看出，1#电机的综合评分为89分，2#电机的综合评分是95，满分是100分。
表3 SSTT软件采样结果
从表3可以看出，1#电机所在的机床，在X轴速度转频中，SSTT软件在第一频率处24HZ处，采集到速度波动比的幅值0.48mm/min；在第二频率处94HZ处，采集到速度波动比的幅值0.32mm/min；在Y轴速度转频中，SSTT软件在第一频率48HZ处，采集到速度波动比的幅值0.16mm/min；在第二频率60HZ处，采集到速度波动比的幅值0.13mm/min；
2#电机所在的机床，在X轴速度转频中，SSTT软件在第一频率处48HZ处，采集到速度波动比的幅值0.13mm/min；在第二频率处20.1HZ处，采集到速度波动比的幅值0.09mm/min；在Y轴速度转频中，SSTT软件在第一频率48HZ处，采集到速度波动比的幅值0.07mm/min；在第二频率192HZ处，采集到速度波动比的幅值0.07mm/min。
可以看出装有2#电机的机床在加工过程中速度波动比较小。
本发明中，SSTT采样软件是由武汉华中数控股份有限公司开发的，SSTT是伺服调整工具（Servo Self Test Tools）的简称，主要用于配备华中8型数控系统的机床在线调试、诊断过程，也可以作为一种离线数据分析工具。
SSTT主要功能包括：
1）数据采样：提供给用户快捷的基本数据（位置、速度、电流）采样和用户自定义数据（任意数据）采样。SSTT会将这些数据以时域波形或者指令域波形的方式展现给用户。
2）测定功能：包括圆度测试、刚性攻丝测试和轮廓测试。圆度测试模式下，能够输出任意2轴的圆误差波形，以及相应的量化指标；刚性攻丝测试模式下，能够输出刚性攻丝同步误差的时域波形图，以及相应的量化指标；轮廓测试模式下，能够输出二维平面内任意2轴的轮廓图形。
3）图形操作：用户能够对波形曲线进行缩放、局部框选放大、回放操作，以便对采样特征点进行全局和局部分析。
4）数据分析：SSTT会绘制相应的波形曲线，并根据波形数据智能分析出一系列量化指标，如：在基本采样下会输出跟踪误差、速度波动、加速度和捷度的最大最小值等指标；在圆度测试下会输出伺服不匹配度、轴加减速时间等指标；在刚性攻丝下会输出Z轴跟C轴的同步误差最大最小值。用户通过波形曲线和指标数据修改数控系统以及伺服驱动的参数。多次进行采样调整，不断优化机床各轴的参数，以使机床达到更好的运行状态，加工出更优质的零件模型。
5）参数调整：支持在线读取数控系统参数，并能够进行参数数据调整。
6）文件导入和导出：用户能够将采样数据进行保存，并在离线模式下导入采样数据文件，用于观察波形，对波形进行任意放大缩小操作，以此来进行数据分析。
7）图形对比：支持两个示波器文件的图形数据对比，也支持在线采集的波形跟离线保存的数据波形文件对比。
第二温度测试
1#电机所在机床，X/Y轴电机长时间（6小时）带负载跑机测得电机温度70℃；
2#电机所在机床，X/Y轴电机长时间（6小时）带负载跑机测得电机温度40℃。
2#电机所在机床的温度稳定性明显好于1#电机所在机床。
数据分析：
通过选择满足给定负载和技术指标要求的伺服电机进行对比测试，根据测试所得数据进行如下分析：
1. 根据激光干涉仪采集的数据分析，2#电机所在机床的精度误差和伺服不匹配度均在误差范围内，但2#电机所在机床的平均位置偏差小于1#电机所在机床机的平均位置偏差；
2. 球杆仪采集的数据分析，2#电机所在机床精度误差和伺服不匹配度均在误差范围内，但2#电机所在机床的伺服不匹配度和圆度数据优于1#电机所在机床；
3. 根据切削实验样品的综合评分，2#电机所在机床的综合评分优于1#电机所在机床的综合评分；
4. 根据SSTT采集的X/Y轴速度波动数据分析，2#电机所在机床的速度波动优于1#电机所在机床的速度波动；
5. 根据红外测温仪采集的数据，长时间带负载空跑测试，2#电机所在机床的X/Y轴电机温度比2#电机所在机床的更低；
6. 根据终端客户反馈，2#电机所在机床加工相同产品，其机床的加工精度比较稳定， 1#电机所在机床，时间稍长后，其精度达不到工艺需求，更换丝杆后才正常，不排除跟电机发热，导致加速滚珠丝杆的磨损。
5）测试结论
通过选择满足给定负载和技术指标要求的伺服电机，尽量选择电机转动惯量大一点的伺服电机，因为电机的惯量过小会导致抗扰性差，影响机床的加工稳定性。
在不脱离发明思想的情况下，凡应用发明说明书及附图内容所做的各种等效变化，均理同包含于发明的权利要求范围内。
Claims (7)
1.一种数控机床的伺服电机的选型匹配方法，其特征在于，适用于符合机床性能要求两种以上的伺服电机的选型匹配，包括如下步骤：
S1、选择满足机床特性要求的两种型号的伺服电机，其中至少一种为低惯量伺服电机，至少一种为中惯量伺服电机，并将伺服电机分别装在所述的机床的移动轴上；
S2、激光干涉仪测试，采用激光干涉仪分别对机床的滚珠丝杆和伺服电机的装配误差进行检测，检测项目中至少要有对滚珠丝杆的线性定位平均位置误差的检测；
S3、球杆仪测试，将球杆仪的两端分别安装在机床的主轴与工作台上，或者安装在机床的主轴与刀塔上，测量两轴插补运动形成的圆形轨迹，并将这一轨迹与标准圆形轨迹进行比较，得出评价机床误差的种类和幅值，其中种类至少包括圆度误差值；
S4、第一次温度测试，采用红外测温仪对机床的移动轴进行第一次测温，并记录第一次测温温度，温度单位为摄氏度；
S5、切削实验，两台机床采用相同的切削实验程序，对相同材质的测试金属块进行加工，并得到对加工后的样品的综合评分；并在此期间，采用SSTT软件进行采样，SSTT软件采用的项目至少包括机床加工过程中的速度波动值；
S6、第二次温度测试，当机床负载运行预定时间后，采用红外测温仪对机床的移动轴进行第二次测温，并记录第二次测温温度，温度单位为摄氏度；
S7、数据分析，对上述过程中所得数据，依据预定规则进行分析；
S8、得出结论，确定所要选择的伺服电机的种类。
2.根据权利要求1所述的数控机床的伺服电机的选型匹配方法，其特征在于：所述两台机床是指每台机床的数控系统、机床主体、与伺服电机连接的滚珠丝杆及伺服驱动器完全相同。
3.根据权利要求1或2所述的数控机床的伺服电机的选型匹配方法，其特征在于：所述两种以上的伺服电机是两种。
4.根据权利要求1或2所述的数控机床的伺服电机的选型匹配方法，其特征在于：所述测试金属块是铝合金6061，所述切削实验程序是奔驰件加工程序。
5.根据权利要求1或2所述的数控机床的伺服电机的选型匹配方法，其特征在于：所述对加工后的样品的综合评分是指对样品上的13个测试点，每个测试点均对刀路、过切、明暗纹、接刀痕、背隙和尖角指标进行检测，并计算出综合评分。
6.根据权利要求1或2所述的数控机床的伺服电机的选型匹配方法，其特征在于：所述依据预定规则是激光干涉仪检测中线性定位平均位置误差小的为优；球杆仪测试中圆度误差值小的为优；切削实验中对测试点的综合评份高的为优；SSTT软件采样中的速度波动值小的为优；第二次测温温度与第一次测温温度的差小的为优。
7.根据权利要求1或2所述的数控机床的伺服电机的选型匹配方法，其特征在于：所述机床负载运行预定时间为大于等于6小时。
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| JP6781083B2 (ja) * | 2017-03-14 | 2020-11-04 | ファナック株式会社 | アンプ選択装置、アンプ選択方法、及びアンプ選択プログラム |
| CN110414138B (zh) * | 2019-07-29 | 2023-02-17 | 珠海格力智能装备有限公司 | 伺服电机的型号确定方法及装置、机器设备 |
| CN110515348B (zh) * | 2019-09-19 | 2021-03-23 | 西安交通大学 | 一种机床的伺服电机选型方法 |
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