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机床刀具可靠性及寿命评估

发布者: 长相有问题 | 发布时间: 2019-1-4 08:42| 查看数: 350| 评论数: 0|帖子模式

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机床刀具可靠性及寿命评估
秦振伟
( 南兴装备股份有限公司,广东 东莞523943)
[摘要] 为准确评估机床刀具的可靠性和使用寿命,提出一种网络预测模型,该模型借助BP网络的自主学习能力,通过状态指标向量对处于运行状态的机床设备进行评估。在对网络预测模型介绍的基础上,以友嘉精机数控车床的刀具系统为试验对象,介绍了网络预测模型的工作过程,并对其预测结构进行测试。
[关键词] 机床刀具;可靠性;寿命;预测模型
1 机床刀具可靠性预测模型

[size=1em]传统机床刀具可靠性多是基于试验样本的使用寿命得出的整体可靠性数据,对单独运行或小批量生产的设备,这些数据的实际意义并不大。本次研究针对数控车床的刀具系统,建立一种基于运行状态数据信息的可靠性预测模型——神经网络预测模型。该预测模型使用BP神经网络作为预测工具,以设备正常运行状态的特征指标为标准,测定某一时刻设备的瞬时可靠度。预测模型以一个三层的BP网络为核心,其结构如下图1所示。当输入指标向量后,BP网络会利用误差反向传播算法自主学习、总结规律,并根据总结出的规律对数据信息进行预测。利用预测模型对刀具可靠性进行预测,首先要确定不同运行状态下刀具的特征数据,以输入网络系统进行训练,训练完成后就可以对样本设备进行可靠性预测。

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[size=0.8em]图1 三层BP网络的可靠性预测模型结构

2 机床刀具可靠性预测案例分析2.1 数据获取

[size=1em]本次研究按照数控机床刀具系统的国际标准,以1/2背吃刀量处的磨损量(VB)为指标对机床刀具进行可靠性分析。本次预测试验选取友嘉精机数控车床的刀具系统为研究对象,失效阈值设定为0.6 mm,以直接监测方式测量磨损区周长、面积等实际参数值;以间接监测方式测量振动、切削力等相关参数值。在试验过程中还用到分辨率为0.01 mm的自带测微系统(读取刀具磨损量VB)、视频系统(获取刀具磨损的图像信息)、LED环形光源、45号钢材(作为加工工件),整个测试系统的结构如下图2所示。通过切割试验获取预测模型所需的特征指标向量。

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[size=0.8em]图2 测试试验的系统结构示意图

2.2 可靠性预测

[size=1em]机床刀具的磨损过程极为缓慢:在开始阶段磨损极不明显,对工件的加工质量影响较小;到磨损后期,刀具的磨损速度迅速加快,磨损程度也逐渐明显,加工工件的质量受到明显影响。对磨损试验的数据进行分析,磨损量在0.25-0.65 mm之间的数据对刀具可靠性预测试验最为重要。对本次试验中的12把刀具磨损数据进行对比,绘制出的时变曲线如下图3所示。

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[size=0.8em]图3 12把机床刀具磨损量的时变曲线

2.3 数据分析

[size=1em]将上述刀具磨损数据代入到可靠度预测公式:

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[size=1em]求出刀具不同磨损程度时的瞬时可靠度,并按照渐变时间绘制出时变曲线。

[size=1em]确定状态特征指标与瞬变可靠度后,选择标准参数输入预测模型对网络进行训练。训练完成后对预测模型进行检测,将12把刀具中任意一把作为样本,对其进行可靠性分析,测试结果都能与实际试验结果吻合,说明该预测模型和测试方法能够对机床刀具的可靠性进行预测。

[size=1em]【参考文献】

[size=1em][1]王智明,杨建国,王国强,等.多台数控机床的时间截尾可靠性评估[J]. 哈尔滨工业大学学报, 2011,43(3): 85-89.

[size=1em][2]陈保家,陈雪峰,李兵,等. Logistic回归模型在机床刀具可靠性评估中的应用[J]. 机械工程学报, 2011,47(18): 158-164.



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