CN114248141B - 一种五轴联动数控机床及其故障报警*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及机床设备技术领域,且公开了一种五轴联动数控机床,包括机床本体,以及与机床本体连接的B轴、偏转头和传动轴,所述偏转头内设有延伸轴,所述延伸轴延伸入偏转头的内部并可相对于偏转头的端部任意方向偏转。该五轴联动数控机床及其故障报警***,通过束缚件对延伸轴的束缚增加输出轴运行时的径向刚度,减少加工时的振动,同时通过压电感应器的压力计算刀具对工件的主切削力,通过切削力判断机床的运行情况,及时发现运行故障,同时,通过球形座和球形头集中机床运行时的磨损,提高整体的可靠性,其次,在更换刀具后,通过压电感应器的压力和刀具自身的重力关系可以判断刀具的安装情况,估算安装误差,从而提高加工精度。
Description
技术领域
本发明涉及机床设备技术领域,具体为一种五轴联动数控机床及其故障报警***。
背景技术
五轴机床是一种科技含量高、精密度高、专门用于加工复杂曲面的机床,这种机床***对一个国家的航空、航天、军事、科研、精密器械、高精医疗设备等等行业有着举足轻重的影响力。
五轴机床对精度的要求较高,但是为了加工不同的形状,或者加工不同的材质,需要使用不同型号的刀具,会频繁地更换刀具,而刀具在安装时不可避免的会产生安装误差,会影响加工精度。
其次,随着五轴机床的运行,各个运动部件会产生磨损,特别是切削力的传播路径上的机械零部件,在载荷和高频冲击的作用下,极易发生故障,对于一些不能及时发现的故障可能会影响加工进度,影响加工质量。
发明内容
针对上述背景技术的不足,本发明提供了一种五轴联动数控机床及其故障报警***的技术方案,将载荷和冲击集中在球形头上,通过杠杆作用提高整体的刚度与便于通过压力监测机床运行情况,解决了背景技术提出的问题。
本发明提供如下技术方案:一种五轴联动数控机床,包括机床本体,以及与机床本体连接的B轴、偏转头和传动轴,所述偏转头内设有延伸轴,所述延伸轴延伸入偏转头的内部并可相对于偏转头的端部任意方向偏转,所述延伸轴的下端连接有用于夹紧刀具的夹具,所述延伸轴向内的一端连接有限制延伸轴径向振动的束缚件,所述延伸轴的端部设有压电感应器,所述延伸轴与传动轴传动连接。
优选的,所述偏转头的端部设有球形座,所述延伸轴对应于球形座的一端固定连接有球形头,所述球形头可相对于球形座同心转动。
优选的,所述球形座与球形头传动连接,所述球形座传动连接有传动件,所述传动轴通过传动件和球形座与球形头传动连接。
优选的,所述球形头的外侧壁设有等宽度的弧形槽,所述球形座的内壁设有等厚度的弧形片。
优选的,所述球形座的内壁设有插槽,所述弧形片通过插槽与球形座连接,所述球形座的端部连接有压紧头,所述压紧头的底部和球形座的底部均设有楔形板,两端的楔形板夹紧弧形片使其与球形头的外壁贴紧。
一种五轴联动数控机床的故障报警***,利用径向基神经网络上述的五轴联动数控机床的运行状况进行监测,包括数据获取模块、样本库、径向基神经网络预警器、径向基神经网络辨别器和优化器。
所述优化器对收集的样本数据进行降噪和归一化处理后传递给径向基神经网络辨识器;
所述径向基神经网络辨识器读取优化器的数据,训练径向基神经网络,以模拟***的动力学特征,数据的输出与径向基神经网络输出之间的预测误差用来提供径向基神经网络的训练信号,刀具的加工精度作为所述径向基神经网络辨识器的输出;
所述径向基神经网络预警器获取辨识器的数据并根据控制精度进行判断,对故障进行预警;
所述数据获取模块获取的数据包括压电感应器获取的压力数据。
优选的,所述压力数据为单位时间内压电感应器获取的压力值的变化区间或极值本发明具备以下有益效果。
1、该五轴联动数控机床及其故障报警***,通过束缚件对延伸轴的束缚增加输出轴运行时的径向刚度,减少加工时的振动,同时通过压电感应器的压力计算刀具对工件的主切削力,通过切削力判断机床的运行情况,及时发现运行故障,同时,通过球形座和球形头集中机床运行时的磨损,提高整体的可靠性,而球形座的磨损情况可以通过压电感应器的压力进行判断,可以对机床本身的磨损作出实时的监测。
2、该五轴联动数控机床及其故障报警***,在更换刀具后,通过压电感应器的压力和刀具自身的重力关系可以判断刀具的安装情况,估算安装误差,从而提高加工精度。
附图说明
图1为该五轴联动数控机床的结构示意图;
图2为该五轴联动数控机床中传动件的俯视图;
图3为该五轴联动数控机床中实施例一中球形座结构示意图;
图4为该五轴联动数控机床中实施例二中球形座结构示意图;
图5为该五轴联动数控机床的预警***的示意图。
图中:1、B轴;2、偏转头;3、延伸轴;4、传动件;5、球形座;6、球形头;7、夹具;8、传动轴;9、束缚件;10、压电感应器;11、弧形槽;12、弧形片;13、压紧头;14、插槽;15、楔形板。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例一
请参阅图1,一种五轴联动数控机床,包括机床本体,以及与机床本体连接的B轴1、偏转头2和传动轴8,传动轴8与机床本体内的传动轴连接,偏转头2与B轴1固定连接并随着B轴1的转动而摆动,偏转头2内设有延伸轴3,偏转头2的端部设有球形座5,球形座5位于下端,延伸轴3贯穿球形座5延伸入偏转头2的内部,延伸轴3对应于球形座5的一端固定连接有球形头6,球形座5通过轴承与偏转头2的内壁固定连接,球形座5的内壁与球形头6津贴,球形头6可相对于球形座5同心转动,球形座5的下端连接有用于夹紧刀具的夹具7,延伸轴3向内的一端连接有束缚件9,延伸轴3的端部设有压电感应器10,压电感应器10动态检测偏转头2对束缚件9的压力,束缚件9为限制偏转头2径向移动的轴承,压电感应器10设于束缚件9的外壁与延伸轴3的内壁之间,延伸轴3通过杠杆放大束缚件9对压电感应器10的作用力,提高检测精度,束缚件9和压电感应器10的功能也可由磁悬浮轴承代替,通过磁力束缚延伸轴3的摆动,提高整体的刚度,同时增加延伸轴3和球形头6的整体刚度,减少刀具的振动,延伸轴3与传动轴8传动连接,延伸轴3带动刀具转动实现削切。
其中,请参阅图2和图3,球形座5与球形头6传动连接,球形座5传动连接有传动件4,传动件4与延伸轴3同轴线,传动件4与球形座5固定连接,传动件4位于偏转头2的内部,传动轴8通过传动件4和球形座5与球形头6传动连接,继而与延伸轴3传动连接,传动轴8与传动件4通过斜齿轮连接,传动件4中部中空,延伸轴3贯穿传动件4且不与传动件4接触,切断来自刀具的载荷和冲击,减少通过传动轴8对机床本体的影响。
其中,球形头6的外侧壁设有等宽度的弧形槽11,球形座5的内壁设有等厚度的弧形片12,弧形槽11的宽度和弧形片12的厚度相同,保证周向的刚性配合和传动,同时,其轴向可以转动,其中,球形座5分上下两部分,通过螺栓紧固,从而实现球形头6的装配。
实施例二
请参阅图4,与实施例一不同之处在于,球形座5的内壁设有插槽14,弧形片12通过插槽14与球形座5连接,球形座5的端部连接有压紧头13,压紧头13的底部和球形座5的底部均设有楔形板15,两端的楔形板15夹紧弧形片12使其与球形头6的外壁贴紧,安装时,先将弧形片12***球形头6的弧形槽11中,再整体***插槽14中,安装上压紧头13使其与球形头6夹紧,为了补偿磨损,压紧头13的旋紧方向与转动方向适配,随着使用自动旋紧以补偿磨损,对于刀具可双向转动的刀具,压紧头13可连接预紧的弹簧进行补偿。
一种五轴联动数控机床的故障报警***,利用径向基神经网络对上述的五轴联动数控机床的运行状况进行监测,包括数据获取模块、样本库、径向基神经网络预警器、径向基神经网络辨别器和优化器,数据获取模块获取的数据包括压电感应器10获取的压力数据。
优化器对收集的样本数据进行降噪和归一化处理后传递给径向基神经网络辨识器;
径向基神经网络辨识器读取优化器的数据,训练径向基神经网络,以模拟***的动力学特征。数据的输出与径向基神经网络输出之间的预测误差用来提供径向基神经网络的训练信号,并采用误差反向传播的方式对网络进行训练,完成对数据的辨识。辨识后对数据模型进行仿真修正;
径向基神经网络预警器获取辨识器的数据并根据控制精度进行判断,对故障进行预警;
单位时间内压电感应器10获取的压力值的变化区间或极值作为基神经网络的输入,刀具的加工精度作为基神经网络的输出,具体神经网络算法的获取为现有技术,不做赘述。
本发明的工作原理及工作流程:
在五轴机床工作的释放,由压电感应器10对延伸轴3的转动进行束缚,保证刀具工作的刚度,当机床发生故障时,切削力发生变化,会通过压电感应器10感应到的压力识别出来,并且当球形座5过度磨损产生间隙时,压电感应器10上的作用力也会发生变化,通过对压力的变化识别故障或机械的磨损程度。
在更换刀具后,当刀具偏移和偏转时,会使整体的重心偏离延伸轴3的轴线,使球形头6有旋转的趋势,通过压电感应器10的作用力和刀具的重力可以得出偏转角,实现对安装误差的测量,为了便于测量,在安装刀具后可以在刀具端部挂载重物,提高计算的精度。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (4)
1.一种五轴联动数控机床,包括机床本体,以及与机床本体连接的B轴(1)、偏转头(2)和传动轴(8),其特征在于:所述偏转头(2)内设有延伸轴(3),所述延伸轴(3)延伸入偏转头(2)的内部并可相对于偏转头(2)的端部任意方向偏转,所述延伸轴(3)的下端连接有用于夹紧刀具的夹具(7),所述延伸轴(3)向内的一端连接有限制延伸轴径向振动的束缚件(9),所述延伸轴(3)的端部设有压电感应器(10),所述延伸轴(3)与传动轴(8)传动连接,所述偏转头(2)的端部设有球形座(5),所述延伸轴(3)对应于球形座(5)的一端固定连接有球形头(6),所述球形头(6)可相对于球形座(5)同心转动,所述球形座(5)与球形头(6)传动连接,所述球形座(5)传动连接有传动件(4),所述传动轴(8)通过传动件(4)和球形座(5)与球形头(6)传动连接,所述球形头(6)的外侧壁设有等宽度的弧形槽(11),所述球形座(5)的内壁设有等厚度的弧形片(12)。
2.根据权利要求1所述的一种五轴联动数控机床,其特征在于:所述球形座(5)的内壁设有插槽(14),所述弧形片(12)通过插槽(14)与球形座(5)连接,所述球形座(5)的端部连接有压紧头(13),所述压紧头(13)的底部和球形座(5)的底部均设有楔形板(15),两端的楔形板(15)夹紧弧形片(12)使其与球形头(6)的外壁贴紧。
3.一种五轴联动数控机床的故障报警***,利用径向基神经网络对权利要求1或2所述的五轴联动数控机床的运行状况进行监测,包括数据获取模块、样本库、径向基神经网络预警器、径向基神经网络辨别器和优化器,其特征在于:
所述优化器对收集的样本数据进行降噪和归一化处理后传递给径向基神经网络辨识器;
所述径向基神经网络辨识器读取优化器的数据,训练径向基神经网络,以模拟***的动力学特征,数据的输出与径向基神经网络输出之间的预测误差用来提供径向基神经网络的训练信号,刀具的加工精度作为所述径向基神经网络辨识器的输出;
所述径向基神经网络预警器获取辨识器的数据并根据控制精度进行判断,对故障进行预警;
所述数据获取模块获取的数据包括压电感应器(10)获取的压力数据。
4.根据权利要求3所述的一种五轴联动数控机床的故障报警***,其特征在于:所述压力数据为单位时间内压电感应器(10)获取的压力值的变化区间或极值。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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PE01 | Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right |
Denomination of invention: A Five Axis Linkage CNC Machine Tool and Its Fault Alarm System Granted publication date: 20220920 Pledgee: China Postal Savings Bank Limited by Share Ltd. Chizhou branch Pledgor: ANHUI CHIZHOU WEISS ELECTROMECHANICAL CO.,LTD. Registration number: Y2024980004453 |
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