一种基于位置信息的数控机床工件加工质量在线评估方法

摘要

一种基于位置信息的数控机床工件加工质量在线评估方法，先采集参与插补运动的数控机床伺服驱动器位置及速度反馈信息Xk(n)i，采样频率fs，再计算参与插补运动的各轴i的速度Vk(j)i加速度Ak(j)i，绘制运动参数图谱，然后计算各轴位置反馈信号与速度反馈信号的差值，再计算参与插补运动的各轴速度Vk(j)i、加速度Ak(j)i及进给轴位置瞬时波动值Et(j)i，建立工件系统与刀具系统坐标系，作出刀具加工过程空间轨迹图，然后分析当前切削刃位置波动量是否在合格区域，在合格区域工件加工过程继续进行，超出合格区域停止加工过程，最后依据刀具加工过程空间轨迹图和运动参数图谱，分析造成加工误差超出允许范围的原因，标示加工运动异常区域，本发明提高了工件生产效率，减少了废品率。

说明书

技术领域

本发明涉及一种数控机床工件加工表面质量评估方法，具体涉及 一种基于位置信息的数控机床工件加工质量在线评估方法。

背景技术

在高速高精度数控机床领域，为了降低贵重零部件加工的次品率， 企业及科研院所都在不遗余力的探索有效的途径。目前，为保证零部 件加工质量，所采取的主要手段有：1)机床状态监测及维护技术；2) 零部件在机检测技术。

由于看到了设备状态监测技术可能带来的巨大经济效益，发达国 家将大量的资源投入在数控装备状态监测技术的研究与应用。澳大利 亚联邦科学与工业研究组织(CSIRO)已将设备远程诊断和维修技术 纳入“21世纪全球制造”项目，并作为其重点研究对象，该技术已在 一家CNC平板切割机床厂的设备上进行了示范性的应用。美国自然 科学基金成立了高校/企业联合智能维修系统研究中心(IMS  Center)，其企业成员包括因特尔、波音、福特、应用材料、通用电 气、国家仪器等著名制造业企业以及密歇根大学，辛辛那提大学，密 苏里科技大学等著名高校，中心的研究着眼于将先进技术应用于设备 的远程监测和诊断，利用智能维修系统使设备持续保持“零故障”工作 状态，并最终转变传统的“故障后维修”为“故障预测及预防”。各 大数控机床及数控系统生产厂商也推出了相关产品，其中GE-Fanuc 推出了可应用于远程连接Fanuc i系列机床的开发库文件 FOCAS1/2 Ethernet Libraries，利用该库文件可以对设备进行二次 开发，实现机床状态信息的在线监测。Mazak公司也建立了基于 Internet的数控机床状态信息监测服务平台，并且已在全球6000多 套系统上使用。Siemens数控推出了ePS网络服务，包括了故障诊 断和设备监测。

“在机检测”(OMV)解决方案是一种在数控加工机床上使用的， 用于自动化测量自由曲面和几何体的离线编程软件系统。在加工过程 中，当零件没有被从数控机床上卸下来之前，做出制造过程中是否继 续和是否返工等的决定。通过对加工的每一个阶段监测被加工零件的 质量，从而可节省大量的加工时间。它能够尽早地发现加工中出现的 任何误差，并尽快地将其修正，从而极大地降低成本。

然而，数控机床在线监测技术仅能对机床工作状态进行监测，在 机检测技术，虽然大大节省了零件拆装检测的工序，但其测量过程仍 然需耗费大量时间，同时其检测必须等加工过程结束后，才可以进行。 为实现数控机床工件加工质量的快速、加工过程检测，有必要寻找其 它途径。

发明内容

为了克服上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于 位置信息的数控机床工件加工质量在线评估方法，提高了工件生产效 率，减少了由于工件质量不满足要求而导致的废品率。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：

一种基于位置信息的数控机床工件加工质量在线评估方法，包括 以下步骤：

步骤1)，利用数据采集设备在数控机床加工过程中采集参与插 补运动的数控机床伺服驱动器位置及速度反馈信息X_k(n)_i，采样频率 f_s，其中，n为样本长度，下角标k的取值为l，e，其中l表示位置反 馈信号，e表示速度反馈信号，i表示轴号，i取值为 i：(x，y，z，A，B，C，U，V，W)；

步骤2)，计算参与插补运动的各轴i的速度V_k(j)_i、加速度A_k(j)_i， 计算方法为：$V_k{\left(j\right)}_i=\left(\begin{array}{cc}[X_k\left(j\right)-X_k(j-1)]f_s& j>0\\ 0& j=0\end{array}\right){\mathrm{XV}}_i$

$A_k{\left(j\right)}_i=\left(\begin{array}{cc}[V_k\left(j\right)-V_k(j-1)]f_s& j>0\\ 0& j=0\end{array}\right)$

其中，V_k(j)_i为第j采样点速度，A_k(j)_i为第j采样点加速度，以位 置信息为横坐标，以速度或加速度为纵坐标作图，绘制运动参数图谱， 分析被采样的进给轴工作平稳性；

步骤3)，通过计算各轴位置反馈信号与速度反馈信号的差值， 得出数控机床被侧轴工作台瞬时位置波动情况，该波动将随数控机床 插补运动反映到工件加工表面质量中去，影响工件表面加工质量，进 给轴位置瞬时波动值计算方法为：其中，r为 i轴减速比，p为i轴滚珠丝杠导程，当i轴为选择轴时，p＝2π；

步骤4)，按照步骤2)及步骤3)的方法，分别计算参与插补运 动的各轴速度V_k(j)_i、加速度A_k(j)_i及进给轴位置瞬时波动值E_t(j)_i，按 照被测机床坐标系定义中各参与插补运动轴的相互关系，建立工件系 统与刀具系统坐标系，以产生切削运动的轴位置点及参与切削运动的 进给轴位置瞬时波动值作为刀具切削刃空间坐标点，作出刀具加工过 程空间轨迹图；

步骤5)，根据被加工零件形状，分析刀具加工过程空间轨迹图 中刀具切削刃在加工过程中的实际轨迹与理论轨迹的波动误差，并与 三坐标测量机测量结果做对比，建立波动误差允许范围，并作为判断 当前切削刃位置波动量是否在合格区域的依据，当波动量在误差允许 范围内时，工件加工过程可以继续进行；当波动量在误差允许范围外 时，停止加工过程；

步骤6)，依据刀具加工过程空间轨迹图和运动参数图谱，分析 造成加工误差超出允许范围的原因，标示加工运动异常区域，在相对 静止轴方向出现加工误差超出允许范围的情况，是由于相对静止轴受 力产生变形或产生微小位移引起；在运动轴方向出现加工误差超出允 许范围的情况，是由于运动轴动态误差引起。

本发明的优点是：由于通过监测数控机床进给系统位置反馈和速 度反馈信息为工件加工质量在线判断提供了依据避免了工件质量检 测的停机过程，实现了数控机床工件加工质量的在线监测评估，故而 减少了停机过程，提高了生产效率。

附图说明

图1为本发明的流程图。

图2为实施例运动过程Y轴速度图，其中，横坐标表示采样点或 时间；纵坐标表示Y轴速度。

图3为实施例运动过程Y轴工作台瞬时位置波动图，其中，横坐 标表示采样点或时间；纵坐标表示位置偏差。

图4为实施例切削刃空间位置波动图，其中，C Axis、Y Axis、Z  Axis均为参与切削运动的机床轴。

图5为实施例三坐标测量机测量结果图。

图6为实施例只考虑主因素的切削刃空间位置波动图，其中，横 坐标表示Y轴方向的波动量；纵坐标表示Z轴方向的位移。

具体实施方式

下面结合附图对本发明进行详细说明。

参照图1，一种基于位置信息的数控机床工件加工质量在线评估 方法，包括以下步骤：

步骤1)，利用数据采集设备在数控机床加工过程中采集参与插 补运动的数控机床伺服驱动器位置及速度反馈信息X_k(n)_i，采样频率 f_s，其中，n为样本长度，下角标k的取值为l，e，其中l表示位置反 馈信号，e表示速度反馈信号，i表示轴号，i取值为 i：(x，y，z，A，B，C，U，V，W)，例如X_l(n)_x，表示×轴位置反馈信号数据样本；

步骤2)，计算参与插补运动的各轴i的速度V_k(j)_i  加速度A_k(j)_i， 计算方法为：$V_k{\left(j\right)}_i=\left(\begin{array}{cc}[X_k\left(j\right)-X_k(j-1)]f_s& j>0\\ 0& j=0\end{array}\right){\mathrm{XV}}_i$

$A_k{\left(j\right)}_i=\left(\begin{array}{cc}[V_k\left(j\right)-V_k(j-1)]f_s& j>0\\ 0& j=0\end{array}\right)$

其中，V_k(j)_i为第j采样点速度，A_k(j)_i为第j采样点加速度，以位 置信息为横坐标，以速度或加速度为纵坐标作图，绘制运动参数图谱， 分析被采样轴工作平稳性；

步骤3)，数控机床伺服驱动器速度反馈信号为驱动器所控制电机 的编码器信号，该信号实际为电机瞬时旋转位置，因此将其作为数控 机床进给轴半闭环位置输入信号，通过计算各轴位置反馈信号与速度 反馈信号的差值，得出数控机床被侧轴工作台瞬时位置波动情况，该 波动将随数控机床插补运动反映到工件加工表面质量中去，影响工件 表面加工质量，工作台瞬时位置波动计算方法为： 其中，r为i轴减速比，p为i轴滚珠丝杠导程， 当i轴为选择轴时，p＝2π；

步骤4)，按照步骤2)及步骤3)的方法，分别计算参与插补运 动的各轴速度V_k(j)_i、加速度A_k(j)_i及进给轴位置瞬时波动值E_t(j)_i，按 照被测机床坐标系定义中各参与插补运动轴的相互关系，建立工件系 统与刀具系统坐标系，以产生切削运动的轴位置点及参与切削运动轴 的工作台瞬时位置波动值作为刀具切削刃空间坐标点，作出刀具加工 过程空间轨迹图；

步骤5)，根据被加工零件形状，分析刀具加工过程空间轨迹图 中刀具切削刃在加工过程中的实际轨迹与理论轨迹的波动误差，并与 三坐标测量机测量结果做对比，建立波动误差允许范围，并作为判断 当前切削刃位置波动量是否在合格区域的依据，当波动量在误差允许 范围内时，工件加工过程可以继续进行；当波动量在误差允许范围外 时，停止加工过程；

步骤6)，依据刀具加工过程空间轨迹图和运动参数图谱，分析 造成加工误差超出允许范围的原因，标示加工运动异常区域，在相对 静止轴方向出现加工误差超出允许范围的情况，是由于相对静止轴受 力产生变形或产生微小位移引起；在运动轴方向出现加工误差超出允 许范围的情况，是由于运动轴动态误差引起。

下面结合实施例对本发明进行详细说明。

图3所示为某大型齿轮成型磨削数控机床Y轴加工过程工作台瞬 时位置波动图。该数控机床此时正在加工一大型齿轮。该机床结构为， 刀具砂轮安装在Z轴上，Z轴垂直与水平面，Z轴安装在Y轴上，Y 轴平行于水平面，C轴为旋转工作台，台面平行于水平面，轴线与Z 轴平行。在加工过程中，砂轮高速旋转，随Z轴产生上下方向运动； C轴在加工完一个齿后，进行分度运动，分度运动后保持静止；Y轴 在加工过程中，理论上始终保持静止。

采样过程中，采样频率设置为1000Hz，采样轴为C轴位置环反馈 信息，C轴速度环反馈信息，Y轴位置环反馈信息，Y轴速度环反馈 信息，Z轴位置环反馈信息。采样长度329696点，采样过程中加工 15个齿。

按照本发明中步骤2)、步骤3)计算加工过程中测试各轴的运动 参数及工作台瞬时波动位置，发现Y轴在加工过程中出现异常，如图 3所示。理论上Y轴在加工过程中应保持位置恒定，而实际却产生了 3μm的位置波动，从而导致Y轴速度在0值附近波动，引入切削不 平稳因素，如图2所示。

随后对加工过程数据按照步骤4)所提出的切削刃空间轨迹合成 方法，合成切削刃加工过程位置波动图，如图4所示。明显可以观察 到，在Z轴650mm-800mm行程范围内，刀具切削刃轨迹出现4μm的 波动。通过对比各轴加工过程中运动参数，确定引起刀具切削刃加工 过程位置产生较大波动的因素在Y轴，故仅考虑主因素合成加工过程 刀具切削刃空间位置波动，如图6所示。为验证本方法所检测到的加 工误差是否在齿轮齿向加工精度上有影响，利用三坐标测量机对工件 进行齿向误差检验，检验结果如图5所示。对比发现，检验结果在同 一区域产生同一趋势波动，加工误差超出国标要求。

通过以上实例验证，本发明有效地在线检测出齿轮加工过程中由 Y轴位置波动引起的表面加工误差。