-
公开(公告)号：CN111644900A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010435340.2
申请日：2020-05-21
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种基于主轴振动特征融合的刀具破损实时监测方法，首先针对铣削过程，分析刀具破损过程，建立考虑刀具偏心和破损的切削层厚度计算模型，进行铣削力计算，并对铣削力时域和频域特性进行分析；对刀尖点-主轴头传递函数进行实验测试和模态参数辨识，计算铣削力激励作用下的主轴振动响应，并对振动响应的时域和频域特性进行分析；融合X方向和Y方向主轴振动位移响应的频域幅值，定义刀具破损特征；对主轴振动加速度信号进行实时数据采集、动态提取与拼接，计算刀具破损特征值，与其阈值比较来实时判断刀具是否发生破损。本发明能够实现快速准确的刀具破损监测，实施方案简单、有效。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111618657B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202010435358.2
申请日：2020-05-21
Applicant: 西安交通大学
IPC: B23Q17/09
Abstract: 一种铣刀偏心参数的通用在机非接触标定方法，首先建立整体铣刀和机夹铣刀的通用几何参数表征数学模型，接着采用刀具旋转轴线偏斜、几何轴线偏斜、端部刃偏心等3种状态、7个参独立参数对刀具偏心状态进行定量描述，并通过采用电涡流传感器对安装在机床主轴上的刀具刀齿段的目标距离进行非接触测量，获得刀具不同刀齿上不同刀片的不同轴向高度处切削点实际切削半径的变化量，进而结合数值优化方法，实现对主轴旋转状态下的刀具偏心参数(包括刀具侧刃几何轴线偏斜、侧刃旋转轴线偏斜和端部刃偏心)的标定。该方法具有较好的通用性和准确性，能够实现刀具偏心状态的在机快速准确标定，便于在企业加工现场进行使用。
-
公开(公告)号：CN111618657A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010435358.2
申请日：2020-05-21
Applicant: 西安交通大学
IPC: B23Q17/09
Abstract: 一种铣刀偏心参数的通用在机非接触标定方法，首先建立整体铣刀和机夹铣刀的通用几何参数表征数学模型，接着采用刀具旋转轴线偏斜、几何轴线偏斜、端部刃偏心等3种状态、7个参独立参数对刀具偏心状态进行定量描述，并通过采用电涡流传感器对安装在机床主轴上的刀具刀齿段的目标距离进行非接触测量，获得刀具不同刀齿上不同刀片的不同轴向高度处切削点实际切削半径的变化量，进而结合数值优化方法，实现对主轴旋转状态下的刀具偏心参数(包括刀具侧刃几何轴线偏斜、侧刃旋转轴线偏斜和端部刃偏心)的标定。该方法具有较好的通用性和准确性，能够实现刀具偏心状态的在机快速准确标定，便于在企业加工现场进行使用。
-
公开(公告)号：CN111644900B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202010435340.2
申请日：2020-05-21
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种基于主轴振动特征融合的刀具破损实时监测方法，首先针对铣削过程，分析刀具破损过程，建立考虑刀具偏心和破损的切削层厚度计算模型，进行铣削力计算，并对铣削力时域和频域特性进行分析；对刀尖点‑主轴头传递函数进行实验测试和模态参数辨识，计算铣削力激励作用下的主轴振动响应，并对振动响应的时域和频域特性进行分析；融合X方向和Y方向主轴振动位移响应的频域幅值，定义刀具破损特征；对主轴振动加速度信号进行实时数据采集、动态提取与拼接，计算刀具破损特征值，与其阈值比较来实时判断刀具是否发生破损。本发明能够实现快速准确的刀具破损监测，实施方案简单、有效。
-
公开(公告)号：CN114102260B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202111403696.9
申请日：2021-11-22
Applicant: 西安交通大学
IPC: B23Q17/09
Abstract: 本发明公开了机理‑数据融合驱动的变工况刀具磨损状态监测方法，属于机床状态监控领域。利用主轴加速度信号、主轴电机电流信号来重构切削力替代测力仪获取切削力，利用重构铣削力代替理论铣削力，将重构铣削力与工况信息作为模型输入到瞬时铣削力机理模型中，通过刀具名称、切削参数等低维数据将高维传感器数据进行裁剪、分割，实现变工况条件下刀具磨损状态的监测与剩余使用寿命预测，解决了现有刀具磨损状态监测系统只能适用于固定切削工况的问题。本发明充分发挥机理模型与数据驱动方法的优势监测铣刀的磨损退化状态，提出的刀具磨损状态监测能适应不同加工工况的要求，具有较强的工程应用价值。
-
公开(公告)号：CN114102260A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111403696.9
申请日：2021-11-22
Applicant: 西安交通大学
IPC: B23Q17/09
Abstract: 本发明公开了机理‑数据融合驱动的变工况刀具磨损状态监测方法，属于机床状态监控领域。利用主轴加速度信号、主轴电机电流信号来重构切削力替代测力仪获取切削力，利用重构铣削力代替理论铣削力，将重构铣削力与工况信息作为模型输入到瞬时铣削力机理模型中，通过刀具名称、切削参数等低维数据将高维传感器数据进行裁剪、分割，实现变工况条件下刀具磨损状态的监测与剩余使用寿命预测，解决了现有刀具磨损状态监测系统只能适用于固定切削工况的问题。本发明充分发挥机理模型与数据驱动方法的优势监测铣刀的磨损退化状态，提出的刀具磨损状态监测能适应不同加工工况的要求，具有较强的工程应用价值。
-
-
-
-
-
Search Results
6
records
(took 0.018 seconds)
