[发明专利]镗杆工作状态实时监测系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种镗杆工作状态实时监测系统。

背景技术

当前机械制造业技术不断发展，精密和超精密加工已成为现代机械制造的重要组成部分。卧式镗床属于精密加工的一种，主要用于加工高精度孔或一次定位完成多个孔的精加工。镗杆属于悬臂梁结构，镗削过程中，处于自由端的镗刀与工件之间极易产生自激振动，破坏加工过程的稳定性，致使工件加工表面质量急剧恶化，降低刀具寿命，影响加工效率。因此，对镗杆工作状态进行实时监测显得十分重要。而由于镗杆在工作过程中处于旋转状态，无法采用传统的有线检测方法测得镗刀处的振动信号。

发明内容

为克服现有的有线检测方法无法在镗杆旋转状态时测得镗刀处的振动信号，本发明提供了一种基于无线通信技术，能够直接在镗杆旋转状态下测得镗刀处振动信号，且无需改变刀具结构，安装方便的镗杆工作状态实时监测系统。

镗杆工作状态实时监测系统，包括固定于镗杆端部、用于监测镗杆振动信号的信号检测装置，对监测到的振动信号进行分析处理的上位机，及实现信号检测装置与上位机之间通信的中间站；

所述的上位机发出的控制指令传送到中间站，所述的中间站通过无线通信方式将控制指令发送到信号检测装置，并接收信号检测装置发送的振动信号；所述的信号检测装置通过无线通信方式将检测到的振动数据发送至中间站，该振动信号由中间站通过串口发送到上位机；

上位机对振动信号的分析处理包括以下步骤：

1）、分别对每组历史振动信号经过特征参数提取得到振动信号的典型特征参数，建立特征向量；通过时频分析获取每组历史振动信号的状态信息；将每组特征向量与对应的状态信息分别作为输入参数和输出参数构建支持向量机的学习样本；所述的状态信息指的是镗杆处于稳定状态或颤振状态；

2）、选择核函数，输入学习样本到支持向量机中进行样本学习，获得输入参数和输出参数的精确映射关系，该映射关系为基于支持向量机的分类模型；

3）、计算来自信号检测装置的实时振动信号的特征向量，将该特征向量作为待识别样本，将待识别样本输入到分类模型中进行模式识别，模式识别判断当前镗杆处于稳定状态或颤振状态；

4）、待识别样本作为新的学习样本增添到支持向量机中，以提高分类模型的识别能力。

进一步，所述的信号检测装置包括固定于镗杆上的加速度传感器，为信号检测装置提供电源的振动检测电源模块，将加速度传感器感测到的振动信号进行放大和采样、对振动数据编码和控制指令解码的振动信号处理模块，用于存储采样后振动数据的存储模块，及与中间站进行数据交互的振动检测无线通信模块。

进一步，所述的镗杆上固定两个加速度传感器，两个加速度传感器正交。所述的加速度传感器与镗杆之间设有套接于镗杆上的圆环基体，两个加速度传感器固定于圆环基体的圆周上，圆环基体通过紧固螺钉固定在镗杆上；信号检测装置采用圆环形电路板，圆环形电路板通过螺钉固定在圆环基体的侧面，振动信号处理模块、无线通信模块、存储模块和振动检测电源模块均采用贴片元件，各个贴片元件沿圆环基体的圆周均匀分布。

进一步，振动信号处理模块中内置能够同时对两路模拟信号进行采样的16位∑-△模数转换器，确保采样结果在时域的一致性；信号经过A/D转换后存入存储模块，振动检测电源模块中设有为模数转换器提供基准电压的基准电路。

振动信号处理模块读取存储模块中的数据，对数据进行编码后传输给无线通信模块；振动信号处理模块根据无线通信模块接收的来自上位机的配置命令来配置系统运行参数，配置监测信号的采样频率和一次采样时间，配置无线通信模块的工作频率和发送功率等参数；振动信号处理模块根据指令调整无线通信模块的工作模式；振动信号处理模块空闲时处于低功耗状态，当有处理请求时可迅速恢复到正常工作状态，其状态转换时间只需要几个微秒，可做到及时响应处理请求，延长系统的工作时间。

进一步，振动检测电源模块包括为振动信号处理模块及无线通信模块供电的主电源电路，为传感器提供稳定电流的恒流源电路，和为模数转换器提供基准电压的基准电路；主电源电路由超低功耗稳压芯片和电池组成。稳压芯片具有微安级的工作电流和较宽的输入电压范围。为了减小供电系统的体积和重量，可使用纽扣电池为系统供电。