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智能主轴高速铣削颤振抑制 版权信息
- ISBN：9787030711335
- 条形码：9787030711335 ; 978-7-03-071133-5
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
智能主轴高速铣削颤振抑制 内容简介
智能制造是具有信息自感知、智慧自决策、精准自执行等功能的优选制造过程、系统与模式的总称。本书聚焦于智能主轴的核心功能之一-颤振抑制，分别从变参数颤振抑制、离散时延颤振抑制、鲁棒颤振抑制、颤振线谱抑制等角度系统阐述相关研究成果。共分7章，章引言，综述智能主轴高速铣削颤振的研究背景；第二章高速铣削动力学建模，多个角度深入研究建模方法以及特性分析；第三章高速铣削颤振变参数抑制，从刚度和转速角度实现颤振的变参数抑制；第四章高速铣削颤振离散时延主动抑制；第五章高速铣削颤振鲁棒主动抑制；第六章高速铣削颤振频谱塑形线谱主动抑制，解决主动抑制中的输出饱和与能量过剩问题；第七章智能主轴高速铣削颤振抑制应用。
智能主轴高速铣削颤振抑制 目录
目录
《21世纪先进制造技术丛书》序
前言
符号表
第1章 绪论 1
1.1 智能主轴的概念 1
1.2 智能主轴高速铣削颤振抑制研究进展 3
1.2.1 智能主轴高速铣削颤振被动控制研究 6
1.2.2 智能主轴高速铣削颤振主动控制研究 7
1.3 高速铣削宽频颤振抑制问题 9
参考文献 9
第2章 高速铣削动力学建模 13
2.1 引言 13
2.2 两自由度铣削再生颤振动力学模型 13
2.2.1 直齿铣刀铣削动力学建模 13
2.2.2 螺旋铣刀铣削动力学建模 16
2.3 铣削过程切削力模型 17
2.3.1 铣削过程静态切削力建模 18
2.3.2 铣削过程动态切削力建模 19
2.3.3 铣削过程切削力反向辨识 21
2.4 铣削稳定性分析方法 24
2.4.1 半离散稳定性分析方法 24
2.4.2 简化半离散稳定性分析方法 27
2.4.3 全离散稳定性分析方法 28
2.5 铣削稳定性特性分析 30
参考文献 33
第3章 高速铣削颤振变参数抑制 35
3.1 引言 35
3.2 多频变转速高速铣削颤振抑制 35
3.2.1 多频变转速铣削动力学模型 35
3.2.2 多频变转速铣削稳定性分析 38
3.2.3 多频变转速铣削参数优化 42
3.3 时变刚度激励高速铣削颤振抑制 43
3.3.1 单频变刚度铣削颤振抑制 44
3.3.2 多频变刚度铣削颤振抑制 51
3.3.3 随机变刚度铣削颤振抑制 56
参考文献 57
第4章 高速铣削颤振离散时延主动抑制 59
4.1 引言 59
4.2 周期时变主动控制系统平均化 59
4.3 离散时延*优控制方法 63
4.3.1 时延主动控制系统离散化 63
4.3.2 *优控制律设计 66
4.3.3 控制算法闭环稳定性分析 67
4.4 控制算法性能数值分析 70
4.4.1 不同权重矩阵 70
4.4.2 不同切削参数 73
4.4.3 不同采样周期 74
参考文献 76
第5章 高速铣削颤振鲁棒主动抑制 77
5.1 引言 77
5.2 主动控制策略设计 77
5.3 鲁棒主动控制方法 79
5.3.1 控制模型线性化 79
5.3.2 鲁棒控制模型设计 83
5.3.3 鲁棒控制算法设计 91
5.4 控制算法性能数值分析 99
5.4.1 控制算法闭环稳定性分析 101
5.4.2 控制算法鲁棒性分析 104
参考文献 110
第6章 高速铣削颤振频谱塑形线谱主动抑制 111
6.1 引言 111
6.2 高速铣削颤振自适应频谱塑形方法 111
6.3 高速铣削颤振自适应增强频谱塑形方法 112
6.3.1 闭环传递函数分析 113
6.3.2 自适应增强频谱塑形方法 114
6.3.3 多频自适应增强频谱塑形方法 117
6.4 控制算法性能数值分析 120
6.4.1 数值分析结果 120
6.4.2 收敛性分析 122
6.4.3 抗噪性能分析 124
6.4.4 控制硬件时延分析 126
6.4.5 颤振频率辨识误差分析 127
参考文献 128
第7章 智能主轴高速铣削颤振抑制应用 129
7.1 引言 129
7.2 智能主轴原型样机 129
7.3 智能主轴颤振实时抑制系统 131
7.3.1 颤振实时抑制硬件模块 131
7.3.2 颤振实时抑制软件模块 135
7.4 智能主轴颤振控制平台性能测试 138
7.4.1 频响函数测试 138
7.4.2 振动响应测试 139
7.4.3 谐波激励测试 139
7.5 智能主轴高速铣削颤振变参数抑制 140
7.5.1 时变刚度激励高速铣削颤振抑制实验验证 140
7.5.2 多频变转速高速铣削颤振抑制数值验证 148
7.6 智能主轴高速铣削颤振离散时延主动抑制 150
7.6.1 小轴向切深大径向切深实验验证 150
7.6.2 大轴向切深小径向切深实验验证 151
7.7 智能主轴高速铣削颤振鲁棒主动抑制 153
7.7.1 周铣颤振主动抑制实验验证 153
7.7.2 端铣颤振主动抑制实验验证 155
7.8 智能主轴高速铣削颤振线谱主动抑制 158
《21世纪先进制造技术丛书》序
前言
符号表
第1章 绪论 1
1.1 智能主轴的概念 1
1.2 智能主轴高速铣削颤振抑制研究进展 3
1.2.1 智能主轴高速铣削颤振被动控制研究 6
1.2.2 智能主轴高速铣削颤振主动控制研究 7
1.3 高速铣削宽频颤振抑制问题 9
参考文献 9
第2章 高速铣削动力学建模 13
2.1 引言 13
2.2 两自由度铣削再生颤振动力学模型 13
2.2.1 直齿铣刀铣削动力学建模 13
2.2.2 螺旋铣刀铣削动力学建模 16
2.3 铣削过程切削力模型 17
2.3.1 铣削过程静态切削力建模 18
2.3.2 铣削过程动态切削力建模 19
2.3.3 铣削过程切削力反向辨识 21
2.4 铣削稳定性分析方法 24
2.4.1 半离散稳定性分析方法 24
2.4.2 简化半离散稳定性分析方法 27
2.4.3 全离散稳定性分析方法 28
2.5 铣削稳定性特性分析 30
参考文献 33
第3章 高速铣削颤振变参数抑制 35
3.1 引言 35
3.2 多频变转速高速铣削颤振抑制 35
3.2.1 多频变转速铣削动力学模型 35
3.2.2 多频变转速铣削稳定性分析 38
3.2.3 多频变转速铣削参数优化 42
3.3 时变刚度激励高速铣削颤振抑制 43
3.3.1 单频变刚度铣削颤振抑制 44
3.3.2 多频变刚度铣削颤振抑制 51
3.3.3 随机变刚度铣削颤振抑制 56
参考文献 57
第4章 高速铣削颤振离散时延主动抑制 59
4.1 引言 59
4.2 周期时变主动控制系统平均化 59
4.3 离散时延*优控制方法 63
4.3.1 时延主动控制系统离散化 63
4.3.2 *优控制律设计 66
4.3.3 控制算法闭环稳定性分析 67
4.4 控制算法性能数值分析 70
4.4.1 不同权重矩阵 70
4.4.2 不同切削参数 73
4.4.3 不同采样周期 74
参考文献 76
第5章 高速铣削颤振鲁棒主动抑制 77
5.1 引言 77
5.2 主动控制策略设计 77
5.3 鲁棒主动控制方法 79
5.3.1 控制模型线性化 79
5.3.2 鲁棒控制模型设计 83
5.3.3 鲁棒控制算法设计 91
5.4 控制算法性能数值分析 99
5.4.1 控制算法闭环稳定性分析 101
5.4.2 控制算法鲁棒性分析 104
参考文献 110
第6章 高速铣削颤振频谱塑形线谱主动抑制 111
6.1 引言 111
6.2 高速铣削颤振自适应频谱塑形方法 111
6.3 高速铣削颤振自适应增强频谱塑形方法 112
6.3.1 闭环传递函数分析 113
6.3.2 自适应增强频谱塑形方法 114
6.3.3 多频自适应增强频谱塑形方法 117
6.4 控制算法性能数值分析 120
6.4.1 数值分析结果 120
6.4.2 收敛性分析 122
6.4.3 抗噪性能分析 124
6.4.4 控制硬件时延分析 126
6.4.5 颤振频率辨识误差分析 127
参考文献 128
第7章 智能主轴高速铣削颤振抑制应用 129
7.1 引言 129
7.2 智能主轴原型样机 129
7.3 智能主轴颤振实时抑制系统 131
7.3.1 颤振实时抑制硬件模块 131
7.3.2 颤振实时抑制软件模块 135
7.4 智能主轴颤振控制平台性能测试 138
7.4.1 频响函数测试 138
7.4.2 振动响应测试 139
7.4.3 谐波激励测试 139
7.5 智能主轴高速铣削颤振变参数抑制 140
7.5.1 时变刚度激励高速铣削颤振抑制实验验证 140
7.5.2 多频变转速高速铣削颤振抑制数值验证 148
7.6 智能主轴高速铣削颤振离散时延主动抑制 150
7.6.1 小轴向切深大径向切深实验验证 150
7.6.2 大轴向切深小径向切深实验验证 151
7.7 智能主轴高速铣削颤振鲁棒主动抑制 153
7.7.1 周铣颤振主动抑制实验验证 153
7.7.2 端铣颤振主动抑制实验验证 155
7.8 智能主轴高速铣削颤振线谱主动抑制 158
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智能主轴高速铣削颤振抑制 节选
第1章 绪论 智能制造是我国制造强国战略《中国制造 2025》[1]以及德国“工业 4.0”的核心，是制造业自动化和数字化的发展方向。早在 2016 年，国务院就通过了《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》 [2]，将智能制造装备产业纳入战略性新兴产业的重要领域并要求全力推动。智能制造是高端装备制造业的重点发展方向和两化深度融合的重要体现，大力培育和发展智能制造对于促进制造业转型升级，提升制造业的生产效率、产品质量，降低能源消耗，实现制造过程的智能化和绿色化发展具有重要意义。智能机床是实现智能制造*重要的装备之一，将成为未来数控机床发展的趋势，从而实现由先进制造到智能制造的变革。 1.1智能主轴的概念 智能制造 (intelligent manufacturing，IM)是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，其在制造过程中能进行智能活动，如分析、推理、判断、构思和决策等。智能机床是对制造过程能够做出相应决策的机床，可自行分析监控机床的工作状态、环境信息及其他因素，为生产提供*优化的方案。美国国家标准与技术研究院 (NIST)认为智能机床应具有如下功能：①能感知自身状态和加工能力并可进行标定；②能监视和优化自身加工行为；③能对加工工件的质量进行评估；④具有自学习能力 [3，4]。2010年国际生产工程科学院 (CIRP)三位会士： Abele、Altintas、Brecher指出，在主轴中集成传感器、作动器可提高生产效率和可靠性 [5]。智能主轴定义于智能制造的架构之下，应该至少具备如下三大特征： ①感知，即主轴能够感知自身的运行状况，自主检测并能与数控系统、操作人员等交流、共享这些信息；②决策，即主轴能够自主处理感知到的信息，进行计算、自学习与推理，实现对自身状态的智能诊断；③执行，即主轴具备智能控制 (包括振动主动控制、防碰撞控制、动平衡控制等 )、加工参数自优化与健康自维护等功能，保障主轴的高可靠运行 [6]。 智能主轴的主要系统模块包括感知、决策和执行三部分。通过在主轴中集成传感器、控制器和作动器，可以实现切削过程在线颤振监测、轴承早期故障与异常状态的监测预报、主动在线动平衡、主动预紧控制、主动刀具扰度补偿以及颤振主动控制等智能化功能，如图 1-1所示。德国亚琛工业大学设立了智能主轴单元研究项目(ISPI)，基于传感器与驱动器技术开发了智能主轴原理样机，如图 1-2(a)所示[7]；德国西门子 -韦斯(Siemens-Weiss)公司开发了主轴监控和诊断系统 (SPIDS)，传感器被直接集成到主轴中，用于碰撞检测、轴承状态诊断等；瑞士菲希尔(Fischer)公司提供面向主轴单元智能化的整套软、硬件解决方案，可以对主轴的运行状态进行监控，预测轴承的剩余使用寿命等。德国汉诺威大学 [8，9]研制的智能主轴的雏形，如图 1-2(b)所示，其中集成预紧的压电作动器、测力计和特殊支撑机构可实现刀具变形补偿和振动抑制。美国桑迪亚国家实验室 [10]和德国达姆施达特工业大学 [11]针对智能主轴中的颤振主动控制功能相继开展了众多工作。近年来，国内在主轴设计、分析、制造和测试等方面开展了大量研究工作，国产高性能主轴开发取得了很大的进步，但与国外产品相比较，在转速、精度、可靠性、使用寿命等方面还有很大差距。在智能主轴的研究方面，国内尚处于探索研究阶段。 图 1-1智能主轴功能结构 颤振主动控制是智能主轴的核心功能之一。通过动态调节系统阻尼或引入主动控制力可提高切削过程中稳定性，实现加工精度和切削效率的提升，因此国际上各大研究机构对其相继开展理论和实验研究 [10-12]。 图 1-2智能主轴 1.2智能主轴高速铣削颤振抑制研究进展 高速铣削作为智能制造的重要组成部分，在高效高精加工制造过程中有广泛的应用。颤振 (chatter)是加工过程中的一种自激振动现象，它从切削过程 (主轴驱动)中吸收能量并维持振动本身。从系统的角度来看，颤振是由于切削过程的动态特性和机床 -刀具-工件系统的模态特性之间的相互作用而产生。它会对加工质量、加工效率以及加工稳定性产生严重负面影响。因此，颤振的发生与机床自身的结构刚度特性、工具和刀具的材料特性以及切削参数都有密切关系。其中稳态切削与颤振切削的分界线为叶瓣形状，因而被称为稳定性叶瓣图 (stability lobe dia-gram，SLD)。在切削加工过程中颤振危害主要有：①降低加工表面质量，切削颤振在工件表面留下鱼鳞状的振纹，使工件表面精度降低；②降低切削加工效率，在加工过程中为了减小或者避免颤振，通常需要选择较为保守的切削用量，从而严重限制了机床性能和切削加工效率 [13]。此外，颤振的发生会产生大量高频噪声，对车间环境造成污染，持续颤振将加剧刀具磨损，降低刀具寿命，严重时将产生崩刃。 为了保证切削加工过程中的稳定性，各大制造强国相继开展颤振控制技术研究以进一步提升数控机床机械加工的效率和精度。在切削稳定性研究中常常基于稳定性叶瓣图来优选合适的切削参数 (主轴转速、轴向切削深度 )以避免颤振，如图 1-3所示。利用叶瓣图进行切削参数优化是工程上进行颤振控制，实现稳定切削加工*常用的一种方法，其横坐标表示主轴转速，纵坐标表示轴向切削深度，叶瓣状曲线为稳态切削和颤振切削的分界线，叶瓣下方区域为稳态切削区域，叶瓣上方区域为颤振切削区域。从图中可以看出，随着主轴转速的提升，叶瓣图的稳定区域也将变得更宽，因此发展高速切削可以将切削效率提升双倍或者更高。 图 1-3稳定性叶瓣图 目前，在颤振控制领域除了利用上述叶瓣图进行参数优化，其他研究主要集中在非参数优化方式：被动控制和主动控制。被动控制可进一步分为数字化被动控制和结构化被动控制，数字化被动控制不改变机床本身结构，通过在数控系统中集成切削加工优化算法，改变主轴转速控制等方式实现颤振控制。图 1-4所示的是海德汉 TNC640数控系统的有效颤振控制 (ACC)功能[14]和马扎克智能机床第七代数控系统 SmoothX的主动振动控制 (AVC)功能[15]。根据海德汉官方资料介绍： ACC功能是集成于数控系统中的一个软件功能，它通过设备的测量信号检测颤振并用机床自己的进给驱动回收振动释放能量，在 ACC功能下金属切除速度可提高 25%以上。马扎克的 AVC原理及优缺点与海德汉类似，但这种进给驱动方式只能消除颤振频率范围在 100Hz以内的能量，对更高频率振动减振效果不充分。结构化被动控制通过设计二级系统如调谐质量阻尼器 [16，17]或一些其他阻尼系统来吸收机床结构振动的机械能，这种方式与数字化被动控制一样无需引入外部控制力，易于实现而不破坏系统。然而，实际可实现的阻尼量是相当有限的，并且阻尼器需要占用较大的安装空间；此外吸振器需要准确地调整其固有频率，所以在变工况加工条件下的鲁棒性较差 [18]。 图 1-4 海德汉 TNC640的 ACC功能[14]和马扎克 SmoothX的 AVC功能[15] 1.2.1智能主轴高速铣削颤振被动控制研究 被动控制是指采用某些方法扩展叶瓣图无颤振稳定区域或者改变系统特性以抑制颤振，比如改变刀具结构设计，利用一些被动阻尼吸能装置等，无论采用什么方法，其目的都在于扰乱铣削过程中的再生效应。 改变刀具结构设计是进行颤振抑制的有效方法。对于特殊刀具结构，如变螺距、变螺旋角、锯齿形刀具等，由于其几何形状的不规则可以直接影响前后两次切削时延，从而达到扰乱再生效应、实现颤振抑制的目的。在这些特殊刀具中，铣刀刀刃沿刀具周长不规则分布的称为变螺距铣刀。变螺旋角刀具常常用于铣削颤振抑制，螺旋角铣刀会在叶瓣图上产生孤岛效应，亦达到抑制颤振的目的 [19]。但其抑制效果取决于两刃之间临界切削深度与轴向切深的比值，这就大大限制了该方法的推广使用 [18，20]。变螺旋角铣刀由于其局部螺旋角沿刀具轴向连续变化，可以持续改变再生时延，从而具有更好的颤振抑制效果。由于存在时滞的变化，该方法的稳定性预测比较困难。**个稳定性预测是通过简化动力学 [21]和使用变螺距铣刀的等效变螺距表示 [22]获得的。为了更准确地预测稳定性，需要对刀具进行轴向离散化。基于时域的方法，如时域有限元和半离散法，建立变螺距和螺旋刀具的通用模型 [23，24]，基于这些模型的优化过程由遗传算法建立 [25]。对于变螺旋角铣刀，基于时域的方法可以预测低阶叶瓣的重要稳定性变化，此时不稳定区会分裂成几个孤岛。这些结果需要进一步的实验证实。还有一些研究者利用多频解[26]和半离散化[24]对谐波螺旋角变化进行了理论研究。然而，这种几何结构的应用中切屑的连续性并不能完全得到保证。 Stone[27]首次提出锯齿形刀具，其具有波浪形刀刃，可在局部半径和前角中产生周期性变化。由于这种特殊的外形，锯齿形刀具不能用于精加工。锯齿的形状可以由一个无量纲函数模拟，该函数有两个参数：峰 -峰幅值和波长。锯齿状的切削刃可以在每个刀刃和不同刀刃之间产生不均匀的切屑几何形状。由于锯齿波振幅和进给速度的不同，沿切削刃任何点的时延都可能不同。该过程是周期性的，以主轴旋转间隔进行，可以采用具有多个时滞和时间周期参数的动态微分方程对过程进行动力学建模。 Wang和 Yang[28]对锯齿形刀具几何构型进行了详细的研究，得到了连续切削刃之间的锯齿相移和稳态切削力的关系。当切屑厚度小于锯齿波的振幅时，刀刃的某些部分与材料没有接触，结果导致时延次数增加，锯齿削弱了再生效应，从而导致稳定性极限增加。进给速度增大，则沿锯齿刀刃的材料接触也增加，从而降低了稳定性极限，使加
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