[发明专利]一种基于性能退化模型的数控机床导轨副寿命预测方法

说明书

技术领域

本发明属于机电一体化的数控制造技术领域，具体地讲，涉及数控机床导轨副性能退化评估与寿命预测。

背景技术

数控机床的故障严重影响零件的加工质量，给企业带来巨大的经济损失。数控机床的故障包括数控系统故障、电气系统故障、机械系统故障及气动液压系统故障等，其中机械系统的性能退化不可避免，是影响产品质量的关键因素。因此，实时监测机械系统，发现机床运行过程中关键部件如丝杠副、导轨副、主轴组件等的性能退化规律，实时评估部件的剩余寿命及健康状态，有利于建立合理有效的维修计划，减少不必要的停机时间，节省大量的维护费用。

对数控机床而言，由于其加工工况的多样性、负载的动态性、疲劳损伤的不确定性、外界冲击的随机性等，导致机械系统性能退化规律更为复杂，很难建立确切的数学、物理模型来评估机床机械部件的性能退化规律。作为机床关键部件的导轨副，其精度在一定程度上决定了机床的加工精度，其性能随使用时间推移而退化的规律呈现动态变化，目前国内外各机床生产厂家仅限于对导轨副在额定条件下的寿命预测与评估，而导轨副在实际使用过程中大多数情况下均与额定条件不符，因此其寿命预测与评估结果误差大，工程实际应用价值低。

发明内容

本发明的目的就是提供一种基于性能退化模型的数控机床导轨副寿命预测方法，该方法考虑数控机床不同工况下导轨副负荷变化对导轨副性能退化的影响，实现对导轨副使用过程中剩余寿命的评估与预测，预测精度高，工程实际使用价值高。

本发明实现其发明目的所采用的技术方案是，一种基于性能退化模型的数控机床导轨副寿命预测方法，其步骤依次是：

(1)振动信号采集用振动传感器采集导轨副的振动信号，振动信号经信号放大器放大后再通过采集卡送入机床PC端中控服务器进行处理；

(2)振动信号时频域分析机床PC端中控服务器的信号处理模块对采集的振动信号先进行滤波处理，再进行时频域分析得到时频特征数据；

(3)时频特征数据提取对得到的时频特征数据，采用主成分分析法提取出当前工况下对导轨副性能退化敏感的特征数据向量，将当前工况及以前工况下的敏感特征数据向量以时间序列方式构成敏感特征矩阵，作为退化模型的一个输入量；

(4)导轨副负荷计算由加工参数计算得到当前工况下的切削力F_i：式中，下标i表示当前工况，a_pi表示背吃刀量，f_i表示进给速度，v_i表示切削速度，K_F表示修正系数，C_F为系数，x_F、y_F、n_F为指数；再将切削力F_i及工作台的重力G分别进行三个方向分解，计算得到二者的合力，作为导轨副负荷P_i，同时记录当前工况下的累计运行时间t_i；

(5)导轨副期望剩余寿命计算将当前负荷P_i代入导轨副经验寿命计算公式求得当前工况下的导轨副的额定寿命L_i，式中，L_i表示导轨副额定寿命(运行距离)，C表示额定动负荷，f_H表示硬度系数，f_T表示温度系数，f_C表示接触系数，f_w表示负荷系数；利用公式转换为当前工况下的额定寿命时间L_hi，式中，l_s表示导轨副行程，n_l表示每分钟往返次数；将前一工况下导轨副已运行的时间转换为当前工况下导轨副已运行时间t’_i-1＝t_i-1×P_i-1/P_i，则导轨副在当前工况下的已经运行的总时间t’为：其中k为工况的序号，再将当前工况下的额定寿命时间L_hi减去当前工况下的已运行总时间t’得到当前工况下的期望剩余寿命L_Di，即L_Di＝L_hi-t′；将当前工况及以前工况下的期望剩余寿命以时间序列方式构成期望剩余寿命向量T，作为退化模型的另一输入量；