[发明专利]基于声发射信号的铣削加工表面粗糙度在线预测方法有效
申请号: | 201310334856.8 | 申请日: | 2013-08-05 |
公开(公告)号: | CN103394972A | 公开(公告)日: | 2013-11-20 |
发明(设计)人: | 熊巍;李郝林 | 申请(专利权)人: | 上海理工大学 |
主分类号: | B23Q17/20 | 分类号: | B23Q17/20 |
代理公司: | 上海申汇专利代理有限公司 31001 | 代理人: | 吴宝根;王晶 |
地址: | 200093 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 声发 信号 铣削 加工 表面 粗糙 在线 预测 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种铣削加工表面粗糙度预测方法,特别涉及一种铣削加工过程中的粗糙度的监测方法。
背景技术
铣削加工表面粗糙度是衡量铣削加工质量的主要指标之一,加工出合格的零件除了有合格的尺寸精度外,还需获得与零件图纸一致的表面粗糙度。目前,铣削加工的监测技术中,尚没有对铣削加工表面粗糙度进行在线预测的技术,而现在对于铣削表面粗糙度的测量,还是只能在加工后进行,而此时测量出的粗糙度不合格工件往往只能报废。因此,能够在工件铣削加工的过程中预测铣削加工表面粗糙度,对稳定工件的铣削加工质量,降低工件的报废率,提高铣削加工的效率有着重要的意义,同时为铣削加工进行过程中实时预测铣削加工工艺参数的合理性提供了重要依据。
发明内容
本发明是要解决铣削加工表面粗糙度只有在铣削加工完成后才能进行测量判断的技术问题,提供一种基于声发射信号的铣削加工表面粗糙度在线预测方法,从而在铣削加工时在线稳定工件的铣削加工质量,降低工件的报废率,提高铣削加工的效率,为铣削加工进行过程中实时判断铣削加工工艺参数的合理性提供了重要依据。
为了实现上述目的,本发明的技术方案是:一种基于声发射信号的铣削加工表面粗糙度在线预测方法,包括以下步骤:
(1)安装连接声发射传感器
在被铣削加工零件上或者附近安装一个声发射传感器,利用声发射传感器对铣削加工进行在线监测;声发射传感器的信号输出端,通过数据采集装置与计算机相连;
(2)获取理论铣屑厚度变化曲线的频域特征
通过计算机计算并模拟出被铣削加工零件在铣削加工时的理论铣屑厚度变化的时域曲线及时域曲线图,通过计算机分析和处理,得到理论铣屑厚度变化曲线的频域特征;
(3)获取铣削加工时的声发射信号的频域特征
被铣削加工零件在铣削加工时,通过数据采集装置和计算机采集并记录下被铣削加工零件在铣削加工时所释放出的声发射信号,同时,通过计算机对所采集到的声发射信号进行分析和处理,得到所采集到的声发射信号的频域特征;
(4) 预测铣削加工表面粗糙度值
对比和计算被铣削加工零件在铣削加工时的声发射信号的频域特征与其理论铣屑厚度变化曲线的频域特征之间的差异,来预测铣削加工表面粗糙度的大小。
上述第二步骤中将理论铣屑厚度变化时域曲线及时域曲线图,通过计算机分析和处理,得到理论铣屑厚度变化曲线的频域特征的具体方法是:通过频域转换算法将理论铣屑厚度变化曲线时域图转换成频域图,读取频域图中各个频率上的峰值,并对其求和,表示为:
(1)
式中:P为所有频率上峰值的总和; pi为频率为i的峰值;
通过计算式(2)得到理论铣屑厚度变化曲线的切频比Rc理
(2)
式中:P为所有频率上峰值的总和; pc为铣削频率上的峰值,
其中:铣削频率为:
(3)
式中:C为铣削频率(单位:Hz);S为主轴转速(rpm);Z为刀具齿数。
上述第三步骤中通过计算机对所采集到的声发射信号进行分析和处理,得到所采集到的声发射信号的频域特征的具体方法:通过计算机显示和记录数据采集装置所采集到的所述声发射时域信号,同时,将所述的声发射时域信号转换成实时的频域信号,读取所述的频域信号中各个频率上的峰值,用上述计算式(1)、(2)、(3)计算得到声发射信号的切频比Rc声。
上述第四步骤中对比和计算被铣削加工零件(在铣削加工时的声发射信号的频域特征与其理论铣屑厚度变化曲线的频域特征之间的差异,来预测铣削加工表面粗糙度的大小的具体方法是:计算所测得的声发射信号与理论铣屑厚度曲线之间切频比Rc的差值d,表达式为:
式中:Rc理为理论铣屑厚度变化曲线的切频比;Rc声为声发射信号的切频比,根据切频比差值d的大小来判断铣削加工表面粗糙度大小,并建立切频比差值d与铣削加工表面粗糙度的关系曲线,利用该关系曲线来预测铣削加工表面粗糙度。
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