[发明专利]一种重型数控机床精度可靠性分析方法有效
申请号: | 201510531992.5 | 申请日: | 2015-08-26 |
公开(公告)号: | CN105205221B | 公开(公告)日: | 2018-04-17 |
发明(设计)人: | 游志毅;刘宇;燕晨耀;张志鹏 | 申请(专利权)人: | 电子科技大学 |
主分类号: | G06F17/50 | 分类号: | G06F17/50 |
代理公司: | 成都宏顺专利代理事务所(普通合伙)51227 | 代理人: | 周永宏 |
地址: | 611731 四川省成*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 重型 数控机床 精度 可靠性分析 方法 | ||
技术领域
本发明属于数控机床可靠性领域,具体涉及一种基于多体系统运动学理论的重型数控机床精度可靠性分析方法。
背景技术
随着现代工业的不断发展,数控机床经历了多次更新换代,其性能和技术水平都在迅速发展。特别是近些年来,随着信息技术、电子技术、机械技术等相关学科的发展,数控机床的速度、精度和控制轴数等许多性能指标都有所提高,然而机床可靠性问题成为困扰数控装备发展的主要问题之一。
重型数控机床的发展水平往往能够体现一个国家的工业发展水平。我国自主研发的某型号重型数控机床为数控型方滑枕移动式落地铣镗床,主轴卧式布置,机床数控坐标为X、Y、Z、W、V、B、U轴,可实现任意四轴联动。X轴为立柱移动,Y轴为主轴箱移动,Z轴为镗轴移动,W轴为滑枕移动,V、B分别为回转工作台的直线移动及回转运动,U轴为平旋刀架移动,其几何模型图如图2所示。重型数控机床是机械制造业的重要制造装备,具有批量少、使用寿命长、维修成本高的特点,且重型数控机床的机构运动可靠性主要受关键结构件自重、零部件制造的尺寸误差、机构动力源驱动误差、机构变形及磨损的影响,一旦加工中出现问题将造成非常严重的损失,在实际生产中,重型数控机床性能下降最直接的表现就是加工精度的下降,因此,科学地预测重型数控机床的精度可靠性,保证其在服役期间的加工精度具有十分重要的意义。
重型数控机床的精度可靠型分析和普通机床的精度可靠性分析区别很大,由于重型数控机床具有自重大、运动副承受的载荷大及加工行程长等特点,重型数控机床在工作过程中的精度更容易受到由于机床部件的受载变形、受热变形、部件的制造装配误差及磨损等因素的影响,最终导致重型数控机床的加工精度降低的速率比普通机床快得多,因此针对重型数控机床的可靠性分析,需要在现阶段发展较成熟的普通机床的精度可靠性分析方法的基础上,结合重型数控机床的自身结构特点以及工作环境的特殊性,最终建立一个更为精确、合理的重型数控机床的精度误差模型。近十多年来,国内外很多学者已在该领域做了大量工作,取得了不少的创造性成果。纵观国内外的研究,它们有着共同的特点,即:通常把各种误差因素作为各种相关变量的微小量,利用机构运行分析方法,通过适当的参数变量处理,推导出机床输出刀具位姿误差模型。例如,多体系统运动学理论在分析计算机床的加工精度误差时得到了广泛的应用。
机构运动精度的要求从本质上说是一种性能指标,当其不能满足要求时,机构同样处于一种失效状态。如机床的主轴传动机构和刀具进给机构,由于过度的磨损和间隙等因素,其静态和动态误差已超出允许值,导致机床无法加工出技术指标中规定的精度等级的工件。此时,机床虽能工作,但丧失了规定功能,同样处于故障状态,需修理或报废。重型数控机床精度可靠性下降,导致加工的产品不符合规格造成的损失是十分巨大的,因此,建立更加合理的重型数控机床精度误差模型,科学地预测重型数控机床在工作时的精度可靠性具有十分重要的工程意义。
发明内容
本发明的目的是根据重型数控机床区别于普通数控机床的结构特点及特殊的工作环境,改进现有的可靠性分析方法的不足之处,在考虑运动部件的磨损情况下,提出一种基于多体系统运动学理论的重型数控机床精度可靠性分析方法,此方法的创新之处在于能使用随机过程对磨损退化过程进行了拟合,建立了随机的磨损退化模型,而后采用贝叶斯方法,融入每一次最新获得的磨损退化数据,完成磨损退化模型中参数的实时更新,既能使所有数据被充分利用,也能使建立的模型更加科学、合理。
为了实现上述目的,本发明的技术方案是:提出一种基于多体系统运动学理论的重型数控机床精度可靠性分析方法,主要流程图如图1所示,包括如下步骤:
步骤1:根据重型数控机床的结构特征,在考虑核心部件上运动副磨损的情况下,采用多体系统运动学理论,建立重型数控机床的精度误差模型;
步骤2:对核心部件上的运动副的磨损退化数据进行分阶段数据采集,得到使用阶段不同时间机床各个部件的磨损退化数据;
步骤3:采用合理的随机过程对机床各部件的磨损退化过程进行建模,如Wiener过程和Gamma过程,使用早期阶段采集的磨损退化数据,或同类产品的磨损退化数据,对磨损退化模型中的参数进行极大似然估计,得到磨损退化模型中参数的估计值;
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