數控雙面銑床是生產中的關鍵設備

在制造業裝備中,數控雙面銑床的占有率不斷提高,它是生產中的關鍵設備,若出現故障后不能及時正確地進行故障診斷和維修,將帶來較大的經濟損失。伺服系統是數控機床的重要組成部分,在連續生產過程中,伺服系統任何部分產生故障,都會影響加工精度及效率,并可能損壞整個機床,甚至影響整個生產線的正常運行,造成重大的經濟損失。及時、準確的確定其故障,可以降低生產加工成本,提高生產效率及機床的可靠性。

為了實現數控銑床的故障診斷與預報,本文以數控雙頭銑床的典型代表固達數控雙面銑床的伺服系統為研究對象,對數控銑床伺服系統運行過程中其主要組成部分傳動機構、驅動系統、檢測裝置故障產生的機理進行了深入分析。以分析的數控銑床伺服系統故障機理為基礎,采用小波的方法對傳動機構的軸承進行故障診斷,應用基于擴展卡爾曼濾波的方法對驅動系統的電機故障進行診斷。由于伺服進給系統的復雜性和各種故障診斷方法所固有的局限性,很難通過一種診斷方法解決故障診斷問題。

為了有效利用帶有各種不確定性的定量信息和定性知識,實現對數控銑床伺服系統這一復雜機電系統的綜合故障診斷,提出了基于證據推理算法的置信規則庫推理方法(RIMER), RIMER主要包括知識的表達和知識的推理。其中,知識的表達通過置信規則庫(BRB)專家系統來實現,而知識的推理則通過證據推理(ER)算法實現。BRB系統由一系列置信規則組成,它本質上是一種專家系統,能夠有效利用各種類型的信息,建立輸入和輸出之間的非線性模型。最后提出了置信規則庫專家系統的離線優化模型。

針對數控銑床故障的特點,結合以上工作,對數控銑床伺服系統的故障診斷與預報進行了深入研究。采用基于置信規則庫的方法對數控銑床伺服系統的工作臺進行故障診斷?；谥眯乓巹t庫(BRB)的推理方法,提出了一種基于BRB的故障預測模型,該模型能夠利用多個特征量的半定量信息實現故障的綜合預測。最后利用該模型對伺服系統中絲杠的故障進行預報。仿真實驗驗證了該方法可以充分利用各種不確定信息,提高了診斷與預報的精度?；贚abVIEW開發了數控雙面銑床伺服系統故障診斷與預報系統軟件,實現了系統的故障診斷與預報等功能。經實驗及實際應用驗證,設計開發的故障診斷與預報系統診斷精度高,系統運行穩定可靠。

銑槽機主要用于自動車床后續的二次加工工藝，可通過改裝后實現銑扁槽等工藝，也可加裝鉆孔，攻絲，倒角等工藝，也稱為復合機，專用機床。也可用于各種金屬材料，塑膠材料等非標金屬材料的銑槽。

銑槽機底座采用質優鑄件，主軸軌道高周波熱處理后精密研磨，耐磨性強，精度穩定。適合加工自動車床車制后需剖面，剖槽之專用機型。加工零件可方可圓，可根據客戶之需求量身訂做。

通過特定的刀具切削需要的槽。簡單的說就是采用帶有底刃刀具，切削成一個槽。步驟一般是以槽中心線直接下刀深度--銑槽---下刀---銑槽（來回銑削），銑到規定的深度，再根據槽寬度精銑到尺寸。銑槽通常是采用立式銑刀和圓盤鋸片形式的銑刀，切削過程中，根據不同的材質和加工的要求，對機床整體的要求也會很高，如刀具的齒數，主軸動力頭的轉速，切削液的屬性和機床整體的結構鋼性。