CN117171914A - 一种高精密主轴性能测试方法及系统 - Google Patents

一种高精密主轴性能测试方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN117171914A
CN117171914A CN202311136052.7A CN202311136052A CN117171914A CN 117171914 A CN117171914 A CN 117171914A CN 202311136052 A CN202311136052 A CN 202311136052A CN 117171914 A CN117171914 A CN 117171914A
Authority
CN
China
Prior art keywords
virtual
main shaft
spindle
test
dynamic
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.)
Granted
Application number
CN202311136052.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN117171914B (zh
Inventor
王连树
刘锋华
王博弘
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.)
Sanhe Haozhi Precision Machinery Manufacturing Co ltd
Original Assignee
Sanhe Haozhi Precision Machinery Manufacturing Co ltd
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 Sanhe Haozhi Precision Machinery Manufacturing Co ltd filed Critical Sanhe Haozhi Precision Machinery Manufacturing Co ltd
Priority to CN202311136052.7A priority Critical patent/CN117171914B/zh
Publication of CN117171914A publication Critical patent/CN117171914A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN117171914B publication Critical patent/CN117171914B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)

Abstract

本申请还公开了一种高精密主轴性能测试方法及系统,涉及高精密主轴测试领域,包括生成虚拟三维主轴结构,在虚拟三维主轴结构上构建虚拟静态负载向量,在虚拟三维主轴结构上构建虚拟动态负载向量,针对虚拟静态负载向量和静态测试参数,对虚拟三维主轴结构介入第一虚拟异常特征,生成第一虚拟主轴展示结构,针对虚拟动态负载向量和动态测试参数,对虚拟三维主轴结构介入第二虚拟异常特征,生成第二虚拟主轴展示结构,比对第一虚拟主轴展示结构和第二虚拟主轴展示结构,确定出虚拟映射结构,对虚拟映射结构、虚拟静态负载向量、静态测试参数、虚拟动态负载向量和动态测试参数进行综合分析,确定主轴的异常结构特征,实现了对主轴异常特征的确定。

Description

一种高精密主轴性能测试方法及系统
技术领域
本发明涉及高精密主轴测试技术领域,尤其是涉及一种高精密主轴性能测试方法及系统。
背景技术
在现代制造领域,高精密主轴作为关键的加工设备,在高精度加工和制造过程中发挥着重要作用。高精度主轴的性能评估是确保产品质量和加工精度的关键环节。为了满足越来越严格的制造要求,研究和开发了多种性能测试方法,以评估高精密主轴的静态和动态特性。
常规状态下对高精密主轴进行测试的时候,是将高精密主轴放置于测试装置上,并由测试装置测试出高精密主轴的静态测试参数和动态测试参数,虽然能够通过静态测试参数和动态测试参数确定出高精密主轴的性能,但是对于性能存在异常的主轴,无法在高精密主轴上判断出存在异常的位置及异常的特征,对于后续改进高精密主轴的生产工艺等带来了负面影响。
发明内容
本发明的目的是提供一种能够确定出高精密主轴的异常出现的位置及异常特征的性能测试方法及系统。
本申请公开了一种高精密主轴性能测试方法,包括:
获取主轴结构参数,并就主轴的结构特征,生成虚拟三维主轴结构;
根据测试装置相对主轴的负载施加位置,在虚拟三维主轴结构上设定相应的虚拟负载节点;
获取测试装置的静态负载,并根据静态负载的特征,在虚拟三维主轴结构对应的虚拟负载节点上构建虚拟静态负载向量;
获取测试装置的静态测试参数,并由预设的故障判断模型对静态测试参数和虚拟静态负载向量进行分析,对虚拟三维主轴结构介入第一虚拟异常特征,生成第一虚拟主轴展示结构;
获取测试装置的动态负载,并根据动态负载特征,在虚拟主轴三位结构对应的虚拟负载节点上构建虚拟动态负载向量;
获取测试装置的动态测试参数,并由预设的故障判断模型对动态测试参数和虚拟动态负载向量进行分析,对虚拟三维主轴结构介入第二虚拟异常特征,生成第二虚拟主轴展示结构;
将第一虚拟主轴展示结构和第二虚拟主轴展示结构进行比对分析,若二者结构差异特征符合预设的等同结构判断规则,则将第一虚拟主轴展示结构和第二虚拟主轴展示结构认定为主轴实体的虚拟映射结构;
对虚拟映射结构、虚拟静态负载向量、静态测试参数、虚拟动态负载向量和动态测试参数进行综合分析,确定主轴的异常结构特征。
在本申请的一些实施例中,所述静态测试参数包括:轴承刚度、径向跳动、轴向跳动、同轴度误差、圆度误差、平行度误差和偏心误差;
所述动态测试参数包括:振动、回转误差、动态刚度、加速度响应和旋转精度。
在本申请的一些实施例中,生成虚拟三维主轴结构的方法包括:
对主轴的结构特征进行扫描分析,确定主轴的轮廓结构参数,并基于轮廓结构参数,生成虚拟三维主轴结构;
针对虚拟三维主轴结构的边缘设定有若干第一探点,针对虚拟三维主轴结构的其他位置设置有若干第二探点,其中,所述第二探点的设定方式及设定数量根据第一探点的设定方式及设定数量进行确定。
在本申请的一些实施例中,确定所述第二探点的设定方式及设定数量的方法包括:
针对虚拟三维主轴结构的边缘设定边缘特征区,并基于主轴的受力特征,确定边缘特征区以及与所述边缘特征区相关联的普通特征区;
分析边边缘特征区内的第一区域面积、第一探点之间的第一间距和第一探点的第一数量,基于边缘特征区的第一区域面积和第一探点的第一数量,确定普通特征区的第二区域面积,并基于第一间距和第一数量,确定普通特征区的第二探点的第二间距和第二数量;
其中,确定普通特征区的第二区域面积的表达式为:
其中,m2为第二区域面积,k1,i为第一个区域面积特征的第i个转换系数,k2,i为第二个区域面积特征的第i个转换系数,k3,i为第三个区域面积特征的第i个转换系数,m1为第一区域面积,b1为第一个区域面积特征的调整常数,b2为第二个区域面积特征的调整常数,b3为第三个区域面积特征的调整常数,δ1为第一区域面积阈值,δ2为第二区域面积阈值,δ3为第三区域面积阈值,δ4为第四区域面积阈值,δ5为第五区域面积阈值,δ6为第六区域面积阈值,x1为第一数量,l1,i为第一个数量特征的第i个转换系数,l2,i为第二个数量特征的第i个转换系数,l3,i为第三个数量特征的第i个转换系数,c1为第一个数量特征的调整常数,c2为第二个数量特征的调整常数,c3为第三个数量特征的调整常数,β1为第一数量阈值,β2为第二数量阈值,β3为第三数量阈值,β4为第四数量阈值,β5为第五数量阈值,β6为第六数量阈值;
其中,确定普通特征区的第二探点的第二数量的表达式为:
其中,x2为普通特征区的第二探点的第二数量,r1为第二探点数量特征转换系数,x1为边缘特征区的第一探点的第一数量,z为第二探点数量特征调整常数。
在本申请的一些实施例中,在虚拟三维主轴结构对应的虚拟负载节点构建静态负载向量的方法包括:
对静态负载的特征进行分析,确定出静态负载相对虚拟三维主轴结构施加作用的探点,并确定出静态负载的施加方向以及施加强度;
将静态负载施加作用的探点的对应位置、施加方向以及施加强度构建生成静态负载向量。
在本申请的一些实施例中,在虚拟三维主轴结构对应的虚拟负载节点构建动态负载向量的方法包括:
对动态负载的特征进行分析,确定动态负载相对虚拟三维主轴结构施加作用的探点,并以探点相对于虚拟三维主轴结构轴心的距离为半径,以虚拟三维主轴结构的径向方向为半径方向,构建探点环;
将动态负载施加作用的探点环的对应位置、施加方向以及施加强度构建生成动态负载向量。
在本申请的一些实施例中,对虚拟三维主轴结构介入第一虚拟异常特征,生成第一虚拟主轴展示结构的方法包括:
构建故障判断模型:
建立主轴测试集,所述主轴测试集包括若干测试主轴标记,每一测试主轴标记均对应有测试主轴,每一测试主轴均引入有特定异常特征;
针对主轴测试集中的每一测试主轴标记对应的测试主轴进行动、静态负载测试,并采集静态测试参数和动态测试参数,生成静态测试参数曲线和动态测试参数曲线;
对静态测试曲线和动态测试曲线进行分析,确定出静态曲线特征和动态曲线特征,并将静态曲线特征和动态曲线特征与测试主轴进行关联;
确定虚拟异常特征:
以虚拟静态负载向量或虚拟动态负载向量为第一筛选条件,在主轴测试集中筛选出若干测试主轴标记;
以静态测试参数或动态测试参数为第二筛选条件,对筛选出的测试主轴标记做进一步筛选,在主轴测试集中确定出最适配的测试主轴标记;
将最适配的测试主轴标记对应的特定异常特征认定为虚拟异常特征。
在本申请的一些实施例中,将第一虚拟主轴展示结构和第二虚拟主轴展示结构进行比对分析的方法包括:
对相同位置的第一虚拟异常特征和第二虚拟异常特征进行吻合情况分析,并对于吻合情况符合预设要求的第一异常特征数量进行记录,对于吻合情况不符合预设要求的第二异常特征数量进行记录;
根据第一异常特征数量和第二异常特征数量,确定第一虚拟主轴展示结构和第二虚拟主轴展示结构的等同程度。
在本申请的一些实施例中,计算第一虚拟主轴展示结构和第二虚拟主轴展示结构的等同程度的表达式为:
其中,d为第一虚拟主轴展示结构和第二虚拟主轴展示结构的等同程度,φ1为第一异常特征数量,φ2为第二异常特征数量,j1为第一等同调整系数,j2为第二等同调整系数,h1为第一等同调整常数,h2为第二等同调整常数。
在本申请的一些实施例中,还公开了一种高精密主轴性能测试系统,包括:
第一模块,用于获取主轴结构参数,并就主轴的结构特征,生成虚拟三维主轴结构,根据测试装置相对主轴的负载施加位置,在虚拟三维主轴结构上设定相应的虚拟负载节点;
第二模块,用于获取测试装置的静态负载,并根据静态负载的特征,在虚拟三维主轴结构对应的虚拟负载节点上构建虚拟静态负载向量,获取测试装置的静态测试参数,并由预设的故障判断模型对静态测试参数和虚拟静态负载向量进行分析,对虚拟三维主轴结构介入第一虚拟异常特征,生成第一虚拟主轴展示结构,获取测试装置的动态负载,并根据动态负载特征,在虚拟主轴三位结构对应的虚拟负载节点上构建虚拟动态负载向量,获取测试装置的动态测试参数,并由预设的故障判断模型对动态测试参数和虚拟动态负载向量进行分析,对虚拟三维主轴结构介入第二虚拟异常特征,生成第二虚拟主轴展示结构;
第三模块,用于将第一虚拟主轴展示结构和第二虚拟主轴展示结构进行比对分析,若二者结构差异特征符合预设的等同结构判断规则,则将第一虚拟主轴展示结构和第二虚拟主轴展示结构认定为主轴实体的虚拟映射结构;
第四模块,用于对虚拟映射结构、虚拟静态负载向量、静态测试参数、虚拟动态负载向量和动态测试参数进行综合分析,确定主轴的异常结构特征。
本申请还公开了一种高精密主轴性能测试方法及系统,涉及高精密主轴测试领域,包括生成虚拟三维主轴结构,在虚拟三维主轴结构上构建虚拟静态负载向量,在虚拟三维主轴结构上构建虚拟动态负载向量,针对虚拟静态负载向量和静态测试参数,对虚拟三维主轴结构介入第一虚拟异常特征,生成第一虚拟主轴展示结构,针对虚拟动态负载向量和动态测试参数,对虚拟三维主轴结构介入第二虚拟异常特征,生成第二虚拟主轴展示结构,比对第一虚拟主轴展示结构和第二虚拟主轴展示结构,确定出虚拟映射结构,对虚拟映射结构、虚拟静态负载向量、静态测试参数、虚拟动态负载向量和动态测试参数进行综合分析,确定主轴的异常结构特征,实现了对主轴异常特征的确定。
下面通过附图和实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1为本申请的一些实施例中公开的一种高精密主轴性能测试方法的方法步骤图。
具体实施方式
以下通过附图和实施例对本发明的技术方案作进一步说明。
以下将结合附图以及具体实施例,对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述,应当理解,此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明,不能理解为对本发明保护范围的限制,该领域的技术熟练人员可以根据下述本发明的内容做出一些非本质的改进和调整。在本发明中,除非另有明确的规定和限定,本申请使用的技术术语应当为本发明所述技术人员所理解的通常意义。
实施例:
本发明的目的是提供一种能够确定出高精密主轴的异常出现的位置及异常特征的性能测试方法及系统。
本申请公开了一种高精密主轴性能测试方法,参阅图1,包括:
步骤S100,获取主轴结构参数,并就主轴的结构特征,生成虚拟三维主轴结构。
需要理解的是,在此步骤中,收集关于主轴的结构参数,例如尺寸、材料等,并使用这些参数来创建主轴的虚拟三维结构模型。
步骤S200,根据测试装置相对主轴的负载施加位置,在虚拟三维主轴结构上设定相应的虚拟负载节点。
步骤S300,获取测试装置的静态负载,并根据静态负载的特征,在虚拟三维主轴结构对应的虚拟负载节点上构建虚拟静态负载向量。
需要理解的是,静态负载是指在主轴上施加的固定负载,不会随着时间变化的负载情况。这些负载可以是由切削力、重力、夹持力等引起的。
静态负载可以包括:
(1)大小和方向:静态负载的大小(力或扭矩)以及施加的方向(径向、轴向等)是评估主轴承载能力的关键参数。(2)位置:静态负载的施加位置是主轴结构分析的重要参考,因为不同位置的负载会导致不同的应力和变形分布。(3)类型:静态负载可以是单向的(只有一个方向的力或扭矩)或多向的(多个方向的力或扭矩)。(4)分布:负载的分布情况,即在主轴结构上的不同位置上施加的负载大小和方向分布。(5)持续时间:静态负载通常是恒定的,持续施加在主轴上,而不会随时间变化。(6)边界条件:与实际应用相对应的限制或边界条件,如夹具的约束或支撑等。
步骤S400,获取测试装置的静态测试参数,并由预设的故障判断模型对静态测试参数和虚拟静态负载向量进行分析,对虚拟三维主轴结构介入第一虚拟异常特征,生成第一虚拟主轴展示结构。
需要理解的是,获取测试装置的静态测试参数,然后使用预设的故障判断模型,将这些参数和虚拟静态负载向量进行分析。如果满足异常条件,就生成第一虚拟主轴展示结构,即在虚拟三维主轴结构中标识出第一种异常特征。
步骤S500,获取测试装置的动态负载,并根据动态负载特征,在虚拟主轴三位结构对应的虚拟负载节点上构建虚拟动态负载向量。
步骤S600,获取测试装置的动态测试参数,并由预设的故障判断模型对动态测试参数和虚拟动态负载向量进行分析,对虚拟三维主轴结构介入第二虚拟异常特征,生成第二虚拟主轴展示结构。
需要理解的是,获取测试装置的动态测试参数,并利用预设的故障判断模型,分析这些参数和虚拟动态负载向量。如果满足异常条件,生成第二虚拟主轴展示结构,表示虚拟三维主轴结构中的第二种异常特征。
步骤S700,将第一虚拟主轴展示结构和第二虚拟主轴展示结构进行比对分析,若二者结构差异特征符合预设的等同结构判断规则,则将第一虚拟主轴展示结构和第二虚拟主轴展示结构认定为主轴实体的虚拟映射结构。
步骤S800,对虚拟映射结构、虚拟静态负载向量、静态测试参数、虚拟动态负载向量和动态测试参数进行综合分析,确定主轴的异常结构特征。
上述方法步骤,通过虚拟化技术、负载模拟和故障判断模型,对高精密主轴的性能进行综合评估,从而为制造和维护提供了有力的支持。这种方法有助于及早发现主轴异常,以保障高精度加工和制造的质量。
在本申请的一些实施例中,所述静态测试参数包括:轴承刚度、径向跳动、轴向跳动、同轴度误差、圆度误差、平行度误差和偏心误差。
所述动态测试参数包括:振动、回转误差、动态刚度、加速度响应和旋转精度。
在本申请的一些实施例中,生成虚拟三维主轴结构的方法包括:
第一步,对主轴的结构特征进行扫描分析,确定主轴的轮廓结构参数,并基于轮廓结构参数,生成虚拟三维主轴结构。
需要理解的是,上述步骤可以细分为如下步骤,主轴结构特征的扫描分析:首先,对实际主轴的物理结构进行扫描分析。这可能涉及使用光学扫描仪、激光扫描仪或其他三维扫描技术,以获取主轴的外部轮廓和结构特征。确定轮廓结构参数:基于扫描得到的数据,确定主轴的关键结构参数,如直径、长度、孔径、螺纹等。这些参数将构成虚拟主轴的基本轮廓。生成虚拟三维主轴结构:利用确定的轮廓结构参数,构建虚拟主轴的三维结构模型。这可以通过计算机辅助设计(CAD)软件进行,将不同的结构特征组合起来,生成具有准确尺寸和外形的虚拟主轴结构。
第二步,针对虚拟三维主轴结构的边缘设定有若干第一探点,针对虚拟三维主轴结构的其他位置设置有若干第二探点,其中,所述第二探点的设定方式及设定数量根据第一探点的设定方式及设定数量进行确定。
需要理解的是,
设置第一探点和第二探点:对虚拟三维主轴结构的边缘设置若干第一探点,同时在其他位置设置若干第二探点。第一探点可能位于轮廓的边缘或关键特征点上,而第二探点则可能分布在主轴的其他区域。确定第二探点数量和设定方式:第二探点的数量和设定方式可以根据第一探点的设定方式和数量来确定。这可能涉及在主轴结构的其他位置上均匀分布或根据需要设置。这个方法的目的是根据实际主轴的结构特征和参数,生成一个虚拟的三维主轴结构模型,以便进行后续的性能测试和分析。虚拟主轴的创建是为了在数字环境中模拟实际主轴的行为和性能,以便更好地理解和评估主轴在不同工况下的性能。
在本申请的一些实施例中,确定所述第二探点的设定方式及设定数量的方法包括:
第一步,针对虚拟三维主轴结构的边缘设定边缘特征区,并基于主轴的受力特征,确定边缘特征区以及与所述边缘特征区相关联的普通特征区。
第二步,分析边边缘特征区内的第一区域面积、第一探点之间的第一间距和第一探点的第一数量,基于边缘特征区的第一区域面积和第一探点的第一数量,确定普通特征区的第二区域面积,并基于第一间距和第一数量,确定普通特征区的第二探点的第二间距和第二数量。
其中,确定普通特征区的第二区域面积的表达式为:
其中,m2为第二区域面积,k1,i为第一个区域面积特征的第i个转换系数,k2,i为第二个区域面积特征的第i个转换系数,k3,i为第三个区域面积特征的第i个转换系数,m1为第一区域面积,b1为第一个区域面积特征的调整常数,b2为第二个区域面积特征的调整常数,b3为第三个区域面积特征的调整常数,δ1为第一区域面积阈值,δ2为第二区域面积阈值,δ3为第三区域面积阈值,δ4为第四区域面积阈值,δ5为第五区域面积阈值,δ6为第六区域面积阈值,x1为第一数量,l1,i为第一个数量特征的第i个转换系数,l2,i为第二个数量特征的第i个转换系数,l3,i为第三个数量特征的第i个转换系数,c1为第一个数量特征的调整常数,c2为第二个数量特征的调整常数,c3为第三个数量特征的调整常数,β1为第一数量阈值,β2为第二数量阈值,β3为第三数量阈值,β4为第四数量阈值,β5为第五数量阈值,β6为第六数量阈值。
其中,确定普通特征区的第二探点的第二数量的表达式为:
其中,x2为普通特征区的第二探点的第二数量,r1为第二探点数量特征转换系数,x1为边缘特征区的第一探点的第一数量,z为第二探点数量特征调整常数。
在本申请的一些实施例中,在虚拟三维主轴结构对应的虚拟负载节点构建静态负载向量的方法包括:
第一步,对静态负载的特征进行分析,确定出静态负载相对虚拟三维主轴结构施加作用的探点,并确定出静态负载的施加方向以及施加强度。
第二步,将静态负载施加作用的探点的对应位置、施加方向以及施加强度构建生成静态负载向量。
在本申请的一些实施例中,在虚拟三维主轴结构对应的虚拟负载节点构建动态负载向量的方法包括:
第二步,对动态负载的特征进行分析,确定动态负载相对虚拟三维主轴结构施加作用的探点,并以探点相对于虚拟三维主轴结构轴心的距离为半径,以虚拟三维主轴结构的径向方向为半径方向,构建探点环。
第三步,将动态负载施加作用的探点环的对应位置、施加方向以及施加强度构建生成动态负载向量。
在本申请的一些实施例中,对虚拟三维主轴结构介入第一虚拟异常特征,生成第一虚拟主轴展示结构的方法包括:
构建故障判断模型:
第一步,建立主轴测试集,所述主轴测试集包括若干测试主轴标记,每一测试主轴标记均对应有测试主轴,每一测试主轴均引入有特定异常特征。
第二步,针对主轴测试集中的每一测试主轴标记对应的测试主轴进行动、静态负载测试,并采集静态测试参数和动态测试参数,生成静态测试参数曲线和动态测试参数曲线。
第三步,对静态测试曲线和动态测试曲线进行分析,确定出静态曲线特征和动态曲线特征,并将静态曲线特征和动态曲线特征与测试主轴进行关联。
确定虚拟异常特征:
第一步,以虚拟静态负载向量或虚拟动态负载向量为第一筛选条件,在主轴测试集中筛选出若干测试主轴标记。
第二步,以静态测试参数或动态测试参数为第二筛选条件,对筛选出的测试主轴标记做进一步筛选,在主轴测试集中确定出最适配的测试主轴标记。
第三步,将最适配的测试主轴标记对应的特定异常特征认定为虚拟异常特征。
在本申请的一些实施例中,将第一虚拟主轴展示结构和第二虚拟主轴展示结构进行比对分析的方法包括:
第一步,对相同位置的第一虚拟异常特征和第二虚拟异常特征进行吻合情况分析,并对于吻合情况符合预设要求的第一异常特征数量进行记录,对于吻合情况不符合预设要求的第二异常特征数量进行记录。
第二步,根据第一异常特征数量和第二异常特征数量,确定第一虚拟主轴展示结构和第二虚拟主轴展示结构的等同程度。
在本申请的一些实施例中,计算第一虚拟主轴展示结构和第二虚拟主轴展示结构的等同程度的表达式为:
其中,d为第一虚拟主轴展示结构和第二虚拟主轴展示结构的等同程度,φ1为第一异常特征数量,φ2为第二异常特征数量,j1为第一等同调整系数,j2为第二等同调整系数,h1为第一等同调整常数,h2为第二等同调整常数。
在本申请的一些实施例中,还公开了一种高精密主轴性能测试系统,包括:第一模块、第二模块、第三模块和第四模块。
第一模块,用于获取主轴结构参数,并就主轴的结构特征,生成虚拟三维主轴结构,根据测试装置相对主轴的负载施加位置,在虚拟三维主轴结构上设定相应的虚拟负载节点。
第二模块,用于获取测试装置的静态负载,并根据静态负载的特征,在虚拟三维主轴结构对应的虚拟负载节点上构建虚拟静态负载向量,获取测试装置的静态测试参数,并由预设的故障判断模型对静态测试参数和虚拟静态负载向量进行分析,对虚拟三维主轴结构介入第一虚拟异常特征,生成第一虚拟主轴展示结构,获取测试装置的动态负载,并根据动态负载特征,在虚拟主轴三位结构对应的虚拟负载节点上构建虚拟动态负载向量,获取测试装置的动态测试参数,并由预设的故障判断模型对动态测试参数和虚拟动态负载向量进行分析,对虚拟三维主轴结构介入第二虚拟异常特征,生成第二虚拟主轴展示结构。
第三模块,用于将第一虚拟主轴展示结构和第二虚拟主轴展示结构进行比对分析,若二者结构差异特征符合预设的等同结构判断规则,则将第一虚拟主轴展示结构和第二虚拟主轴展示结构认定为主轴实体的虚拟映射结构。
第四模块,用于对虚拟映射结构、虚拟静态负载向量、静态测试参数、虚拟动态负载向量和动态测试参数进行综合分析,确定主轴的异常结构特征。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可以通过硬件实现,也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解,本发明的技术方案可以以软件产品的形式体现出来,该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM,U盘,移动硬盘等)中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施场景所述的方法。
本申请还公开了一种高精密主轴性能测试方法及系统,涉及高精密主轴测试领域,包括生成虚拟三维主轴结构,在虚拟三维主轴结构上构建虚拟静态负载向量,在虚拟三维主轴结构上构建虚拟动态负载向量,针对虚拟静态负载向量和静态测试参数,对虚拟三维主轴结构介入第一虚拟异常特征,生成第一虚拟主轴展示结构,针对虚拟动态负载向量和动态测试参数,对虚拟三维主轴结构介入第二虚拟异常特征,生成第二虚拟主轴展示结构,比对第一虚拟主轴展示结构和第二虚拟主轴展示结构,确定出虚拟映射结构,对虚拟映射结构、虚拟静态负载向量、静态测试参数、虚拟动态负载向量和动态测试参数进行综合分析,确定主轴的异常结构特征,实现了对主轴异常特征的确定。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而这些修改或者等同替换亦不能使修改后的技术方案脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种高精密主轴性能测试方法,其特征在于,包括:
获取主轴结构参数,并就主轴的结构特征,生成虚拟三维主轴结构;
根据测试装置相对主轴的负载施加位置,在虚拟三维主轴结构上设定相应的虚拟负载节点;
获取测试装置的静态负载,并根据静态负载的特征,在虚拟三维主轴结构对应的虚拟负载节点上构建虚拟静态负载向量;
获取测试装置的静态测试参数,并由预设的故障判断模型对静态测试参数和虚拟静态负载向量进行分析,对虚拟三维主轴结构介入第一虚拟异常特征,生成第一虚拟主轴展示结构;
获取测试装置的动态负载,并根据动态负载特征,在虚拟主轴三位结构对应的虚拟负载节点上构建虚拟动态负载向量;
获取测试装置的动态测试参数,并由预设的故障判断模型对动态测试参数和虚拟动态负载向量进行分析,对虚拟三维主轴结构介入第二虚拟异常特征,生成第二虚拟主轴展示结构;
将第一虚拟主轴展示结构和第二虚拟主轴展示结构进行比对分析,若二者结构差异特征符合预设的等同结构判断规则,则将第一虚拟主轴展示结构和第二虚拟主轴展示结构认定为主轴实体的虚拟映射结构;
对虚拟映射结构、虚拟静态负载向量、静态测试参数、虚拟动态负载向量和动态测试参数进行综合分析,确定主轴的异常结构特征。
2.根据权利要求1所述的一种高精密主轴性能测试方法,其特征在于,所述静态测试参数包括:轴承刚度、径向跳动、轴向跳动、同轴度误差、圆度误差、平行度误差和偏心误差;
所述动态测试参数包括:振动、回转误差、动态刚度、加速度响应和旋转精度。
3.根据权利要求1所述的一种高精密主轴性能测试方法,其特征在于,生成虚拟三维主轴结构的方法包括:
对主轴的结构特征进行扫描分析,确定主轴的轮廓结构参数,并基于轮廓结构参数,生成虚拟三维主轴结构;
针对虚拟三维主轴结构的边缘设定有若干第一探点,针对虚拟三维主轴结构的其他位置设置有若干第二探点,其中,所述第二探点的设定方式及设定数量根据第一探点的设定方式及设定数量进行确定。
4.根据权利要求3所述的一种高精密主轴性能测试方法,其特征在于,确定所述第二探点的设定方式及设定数量的方法包括:
针对虚拟三维主轴结构的边缘设定边缘特征区,并基于主轴的受力特征,确定边缘特征区以及与所述边缘特征区相关联的普通特征区;
分析边边缘特征区内的第一区域面积、第一探点之间的第一间距和第一探点的第一数量,基于边缘特征区的第一区域面积和第一探点的第一数量,确定普通特征区的第二区域面积,并基于第一间距和第一数量,确定普通特征区的第二探点的第二间距和第二数量;
其中,确定普通特征区的第二区域面积的表达式为:
其中,m2为第二区域面积,k1,i为第一个区域面积特征的第i个转换系数,k2,i为第二个区域面积特征的第i个转换系数,k3,i为第三个区域面积特征的第i个转换系数,m1为第一区域面积,b1为第一个区域面积特征的调整常数,b2为第二个区域面积特征的调整常数,b3为第三个区域面积特征的调整常数,δ1为第一区域面积阈值,δ2为第二区域面积阈值,δ3为第三区域面积阈值,δ4为第四区域面积阈值,δ5为第五区域面积阈值,δ6为第六区域面积阈值,x1为第一数量,l1,i为第一个数量特征的第i个转换系数,l2,i为第二个数量特征的第i个转换系数,l3,i为第三个数量特征的第i个转换系数,c1为第一个数量特征的调整常数,c2为第二个数量特征的调整常数,c3为第三个数量特征的调整常数,β1为第一数量阈值,β2为第二数量阈值,β3为第三数量阈值,β4为第四数量阈值,β5为第五数量阈值,β6为第六数量阈值;
其中,确定普通特征区的第二探点的第二数量的表达式为:
x2=r1×ex1+z;
其中,x2为普通特征区的第二探点的第二数量,r1为第二探点数量特征转换系数,x1为边缘特征区的第一探点的第一数量,z为第二探点数量特征调整常数。
5.根据权利要求1所述的一种高精密主轴性能测试方法,其特征在于,在虚拟三维主轴结构对应的虚拟负载节点构建静态负载向量的方法包括:
对静态负载的特征进行分析,确定出静态负载相对虚拟三维主轴结构施加作用的探点,并确定出静态负载的施加方向以及施加强度;
将静态负载施加作用的探点的对应位置、施加方向以及施加强度构建生成静态负载向量。
6.根据权利要求1所述的一种高精密主轴性能测试方法,其特征在于,在虚拟三维主轴结构对应的虚拟负载节点构建动态负载向量的方法包括:
对动态负载的特征进行分析,确定动态负载相对虚拟三维主轴结构施加作用的探点,并以探点相对于虚拟三维主轴结构轴心的距离为半径,以虚拟三维主轴结构的径向方向为半径方向,构建探点环;
将动态负载施加作用的探点环的对应位置、施加方向以及施加强度构建生成动态负载向量。
7.根据权利要求1所述的一种高精密主轴性能测试方法,其特征在于,对虚拟三维主轴结构介入第一虚拟异常特征,生成第一虚拟主轴展示结构的方法包括:
构建故障判断模型:
建立主轴测试集,所述主轴测试集包括若干测试主轴标记,每一测试主轴标记均对应有测试主轴,每一测试主轴均引入有特定异常特征;
针对主轴测试集中的每一测试主轴标记对应的测试主轴进行动、静态负载测试,并采集静态测试参数和动态测试参数,生成静态测试参数曲线和动态测试参数曲线;
对静态测试曲线和动态测试曲线进行分析,确定出静态曲线特征和动态曲线特征,并将静态曲线特征和动态曲线特征与测试主轴进行关联;
确定虚拟异常特征:
以虚拟静态负载向量或虚拟动态负载向量为第一筛选条件,在主轴测试集中筛选出若干测试主轴标记;
以静态测试参数或动态测试参数为第二筛选条件,对筛选出的测试主轴标记做进一步筛选,在主轴测试集中确定出最适配的测试主轴标记;
将最适配的测试主轴标记对应的特定异常特征认定为虚拟异常特征。
8.根据权利要求1所述的一种高精密主轴性能测试方法,其特征在于,将第一虚拟主轴展示结构和第二虚拟主轴展示结构进行比对分析的方法包括:
对相同位置的第一虚拟异常特征和第二虚拟异常特征进行吻合情况分析,并对于吻合情况符合预设要求的第一异常特征数量进行记录,对于吻合情况不符合预设要求的第二异常特征数量进行记录;
根据第一异常特征数量和第二异常特征数量,确定第一虚拟主轴展示结构和第二虚拟主轴展示结构的等同程度。
9.根据权利要求8所述的一种高精密主轴性能测试方法,其特征在于,计算第一虚拟主轴展示结构和第二虚拟主轴展示结构的等同程度的表达式为:
其中,d为第一虚拟主轴展示结构和第二虚拟主轴展示结构的等同程度,为第一异常特征数量,φ2为第二异常特征数量,j1为第一等同调整系数,j2为第二等同调整系数,h1为第一等同调整常数,h2为第二等同调整常数。
10.一种高精密主轴性能测试系统,其特征在于,包括:
第一模块,用于获取主轴结构参数,并就主轴的结构特征,生成虚拟三维主轴结构,根据测试装置相对主轴的负载施加位置,在虚拟三维主轴结构上设定相应的虚拟负载节点;
第二模块,用于获取测试装置的静态负载,并根据静态负载的特征,在虚拟三维主轴结构对应的虚拟负载节点上构建虚拟静态负载向量,获取测试装置的静态测试参数,并由预设的故障判断模型对静态测试参数和虚拟静态负载向量进行分析,对虚拟三维主轴结构介入第一虚拟异常特征,生成第一虚拟主轴展示结构,获取测试装置的动态负载,并根据动态负载特征,在虚拟主轴三位结构对应的虚拟负载节点上构建虚拟动态负载向量,获取测试装置的动态测试参数,并由预设的故障判断模型对动态测试参数和虚拟动态负载向量进行分析,对虚拟三维主轴结构介入第二虚拟异常特征,生成第二虚拟主轴展示结构;
第三模块,用于将第一虚拟主轴展示结构和第二虚拟主轴展示结构进行比对分析,若二者结构差异特征符合预设的等同结构判断规则,则将第一虚拟主轴展示结构和第二虚拟主轴展示结构认定为主轴实体的虚拟映射结构;
第四模块,用于对虚拟映射结构、虚拟静态负载向量、静态测试参数、虚拟动态负载向量和动态测试参数进行综合分析,确定主轴的异常结构特征。
CN202311136052.7A 2023-09-05 2023-09-05 一种高精密主轴性能测试方法及系统 Active CN117171914B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311136052.7A CN117171914B (zh) 2023-09-05 2023-09-05 一种高精密主轴性能测试方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311136052.7A CN117171914B (zh) 2023-09-05 2023-09-05 一种高精密主轴性能测试方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN117171914A true CN117171914A (zh) 2023-12-05
CN117171914B CN117171914B (zh) 2024-03-12

Family

ID=88933078

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202311136052.7A Active CN117171914B (zh) 2023-09-05 2023-09-05 一种高精密主轴性能测试方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117171914B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117491004A (zh) * 2023-12-29 2024-02-02 三河市皓智精密机械制造有限公司 一种高精密主轴性能测试方法及系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016106590A1 (zh) * 2014-12-30 2016-07-07 华为技术有限公司 云计算网络中设备负载状态展示方法与装置
CN113001549A (zh) * 2021-03-16 2021-06-22 中国人民解放军32801部队 一种基于广义抓持逆矩阵的多机械臂负载分配方法
CN115086368A (zh) * 2022-05-31 2022-09-20 福州华纳信息科技有限公司 一种基于虚拟展厅的多模式展陈的控制方法、系统及设备
WO2023010556A1 (zh) * 2021-08-06 2023-02-09 西门子瑞士有限公司 精密空调的动态预测控制方法、装置和系统
CN116595758A (zh) * 2023-05-17 2023-08-15 深圳墨影科技有限公司 一种机器人研发应用的参数化设计系统及方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016106590A1 (zh) * 2014-12-30 2016-07-07 华为技术有限公司 云计算网络中设备负载状态展示方法与装置
CN113001549A (zh) * 2021-03-16 2021-06-22 中国人民解放军32801部队 一种基于广义抓持逆矩阵的多机械臂负载分配方法
WO2023010556A1 (zh) * 2021-08-06 2023-02-09 西门子瑞士有限公司 精密空调的动态预测控制方法、装置和系统
CN115086368A (zh) * 2022-05-31 2022-09-20 福州华纳信息科技有限公司 一种基于虚拟展厅的多模式展陈的控制方法、系统及设备
CN116595758A (zh) * 2023-05-17 2023-08-15 深圳墨影科技有限公司 一种机器人研发应用的参数化设计系统及方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117491004A (zh) * 2023-12-29 2024-02-02 三河市皓智精密机械制造有限公司 一种高精密主轴性能测试方法及系统
CN117491004B (zh) * 2023-12-29 2024-03-29 三河市皓智精密机械制造有限公司 一种高精密主轴性能测试方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN117171914B (zh) 2024-03-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN117171914B (zh) 一种高精密主轴性能测试方法及系统
US5633800A (en) Integrated model-based reasoning/expert system diagnosis for rotating machinery
Postel et al. Ensemble transfer learning for refining stability predictions in milling using experimental stability states
US10295436B2 (en) Structured light measuring apparatus and methods
US20090293276A1 (en) Rotor assembly system and method
Pathak et al. Framework for automated GD&T inspection using 3D scanner
WO2019209410A1 (en) Refinement of finite element model of integrally bladed disk
CN111723440B (zh) 一种薄壁件加工精度预测混合建模方法
Jang et al. Experimental investigation of system-identification-based damage assessment on structures
CN110244224B (zh) 一种风力发电机转子不对中故障的载荷参数识别方法
CN111459094A (zh) 机床主轴热误差建模中温度敏感点组合的分区域选取方法
MacKinnon et al. GD&T-based characterization of short-range non-contact 3D imaging systems
CN110516920B (zh) 基于指标融合的陀螺仪质量等级评估方法
CN116754134A (zh) 基于试验与仿真数据融合的转子不平衡状态识别方法
Toguem et al. Design of an ultra-high precision machine for form measurement
CN114595535A (zh) 一种对称与非对称曲轴自动去重平衡系统的去重优化算法
CN112507472A (zh) 基于模态挠度法的起重机静挠度评估方法
Maltauro et al. Towards a Definition of “Geometric Verification Specifications” Within the ISO GPS System
CN108415372B (zh) 精密机床热误差补偿方法
Michalski et al. Applying Kalman filtering to unbalance estimation in rotating machinery
Ziaeirad Finite element, modal testing and modal analysis of a radial flow impeller
CN109117597A (zh) 一种基于对应分析法的加工关键因素分级方法
Zhao et al. Anti‐Defect Design for Mechanical Elements under Severe Condition Based on a Half‐Real Defect Model
Alghassi Generalized Anomaly Detection Algorithm Based on Time Series Statistical Features
Rad Finite element, modal testing and modal analysis of a radial flow impeller

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