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发表于 2017-3-23 11:07:59 | 显示全部楼层 |阅读模式
    机床上的核心部件是主轴。主轴的工作状态受一系列与时间有关的影响因素的制约,如温度、转数、外部负荷、轴向及径向振动或者环境条件等。过去做过许多试验,以采集主轴不稳定的工作状态。因此,如今几乎所有快速旋转的主轴都按标准配置了传感器,用以测量轴承部位和马达线圈上的温度,个别机床还在主轴头上配置了轴向和径向移位传感器,在轴承部位装配了振动传感器。此外还有监控刀具夹紧状态的传感器以及位置传感器和内部控制信号。

  尽管如此,迄今主轴诊断系统在实践中经受住考验的却寥寥无几。原因并不在于传感器信息不足,而在于缺少数据压缩和数据处理的智能算法,在于传感器对干扰的敏感性太高。所以,诊断系统的最大挑战依旧是,对生产设备进行可靠而无错误报警的监控,从而使无故障生产成为可能。

  那么,以什么样的方式才能对主轴的测量数据进行有效地采集、分析处理并将它们相互关联起来呢?哪些数据是提供主轴状态的明确信息呢?主轴制造厂家和用户对高能机床主轴诊断系统的兴趣有增无减。

  联邦科研部BMBF的ISPI智能主轴单元项目深入探讨了这些问题,研究了高能机床主轴诊断系统的初步思路。为此在两条试验主轴上安装了许多传感器和执行器,以便用传感方式采集主轴的临界工作状态,并借助执行器加以调节。比如内装的加速传感器用于对振动进行测量,DMS测力环则测量预拉力。一体化内置的执行机构包括压电陶瓷调节元件,利用该元件可以调节轴承的预应力,另装有一台微型计量泵,可主动对主轴轴承的微量润滑进行调节,另外还有各种各样的控制功能。

  ISPI项目取得的部分结果是一个微型化的数据记录器,数据记录器也可以附加安装在机床的控制装置上。数据记录器的任务是,把主轴当作一个机电一体化的机器组成部分,给它装上一种分散的智能(图2)。这样,主轴今后不仅能对环境的变化自动做出反应,而且也能进行自我诊断。数据记录仪装有一台微处理器和一个存储模块,因而可以作为一个连接机构,该机构经过内装的传感器采集主轴的工作状态。

  为了避免出现主轴的临界工作状态,比如需要对碰撞、过载荷以及温度的变化进行监控。为此首先需要对主轴的临界工作状态以及非临界工作状态全部从测量技术上进行采集,并保存在一个共享的数据库里。然后可以根据这个基准数据库,求出基准数据和当前的传感器数据之间现有的关联并进行分析处理。例如一旦当前的过程信号超过了数据记录仪存储器中保存的极限值,一种简单的分析处理算法即可经过连接控制装置的接口启动报警。根据工作状态的不同,这要么是机器的一次反应(比如碰撞时紧急停车),要么是向人机接口发出的一次报警信号(如轴承磨损加重时)。

  数据记录仪今后也将对预防性的维护措施提供支持,方法是数据记录仪的软件对当前的传感器数据额外进行分析。每一个采集到的参数都要制作直方图,并进行趋势分析,然后保存在数据记录仪的数据存储器里。这样,每个组件的故障概率都可以从时间上做出估计,必要时也可及时实施维护工作。预定的目标还包括与设计系统的连接,因而使维修也可以自动地在生产计划中得到考虑。使用者可以从数据记录仪中调出这些信息,并可以图形的形式在操作界面上显示出来。打算保护自己、不让人家提出无理索赔要求的主轴制造厂家,今后可以从过负荷状态的记录中得到好处。

  对机床组件的监控将提高生产设备的可靠性。机床组件上越来越多地采用传感系统,结合对所采集数据的智能处理,对机床运营商来说将大有好处。诊断系统的目标是,把机器的运转设计得更加可靠,具有更高的可操作性,并大大简化维修工作。成本高昂的停产时间将被缩短,生产成本也将下降。

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