留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于包络解调分析法的数控车床镗孔振纹分析与改进

霍洪旭 蔚鑫

霍洪旭, 蔚鑫. 基于包络解调分析法的数控车床镗孔振纹分析与改进[J]. 制造技术与机床, 2024, (3): 64-68. doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2024.03.009
引用本文: 霍洪旭, 蔚鑫. 基于包络解调分析法的数控车床镗孔振纹分析与改进[J]. 制造技术与机床, 2024, (3): 64-68. doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2024.03.009
HUO Hongxu, YU Xin. Steady rests design in crank axle of spindle neck lathe and material rack topology optimization[J]. Manufacturing Technology & Machine Tool, 2024, (3): 64-68. doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2024.03.009
Citation: HUO Hongxu, YU Xin. Steady rests design in crank axle of spindle neck lathe and material rack topology optimization[J]. Manufacturing Technology & Machine Tool, 2024, (3): 64-68. doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2024.03.009

基于包络解调分析法的数控车床镗孔振纹分析与改进

doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2024.03.009
详细信息
    作者简介:

    霍洪旭,男,1990年生,工程师,研究方向为数控机床动态性能分析及优化技术。E-mail: 280815575@qq.com

    通讯作者:

    霍洪旭,男,1990年生,工程师,研究方向为数控机床动态性能分析及优化技术。E-mail: 280815575@qq.com

  • 中图分类号: TH17

Steady rests design in crank axle of spindle neck lathe and material rack topology optimization

  • 摘要: 针对数控车床镗孔表面振纹问题,文章采用由简至繁的原则,初步确定振纹故障来源,并利用卡盘浮动支撑工装来间接提高主轴刚性和缓解刀纹的深度,排除加工振纹与主轴关联;利用包络解调分析法,通过LC-810型振动信号采集分析仪对主轴前端和后端振动信号进行采集,均值分别在22.37 Hz、45.94 Hz;与NN3048和NU1038轴承故障特征频率22.127 Hz、44.792 Hz相近。通过轴承拆卸和镗孔实验,验证了包络解调分析法在轴承故障辨识的有效性。实验结果表明:NN3048轴承滚动体和NU1038轴承外环磨损是导致切削振纹的故障源,理论方法故障辨识结果与拆卸实验辨识结果一致。

     

  • 图  1  故障现场和工件表面

    图  2  主电机安装方式

    图  3  进给轴组件刚性检测

    图  4  被动抑制法检测振动源

    图  5  主轴箱支撑机构

    图  6  卡盘浮动支撑工装

    图  7  包络解调分析法

    图  8  主轴轴承分布图

    图  9  振动试验设备

    图  10  主轴轴承磨损

    图  11  切削件效果对比

    表  1  主轴轴承参数

    位置 前端 前端 中间 后端
    型号 NN3048 51240XP5 NU1038 NN3036
    节径/mm 300 240 240 230
    内径/mm 240 200 190 180
    滚动体直径/mm 28 28.575 25 23
    接触角/(°) 0 0 0 0
    滚动体个数 54 22 24 52
    下载: 导出CSV

    表  2  主轴轴承参数

    轴承型号内圈故障
    特征频率/Hz
    外圈故障
    特征频率/Hz
    滚动体故障
    特征频率/Hz
    NN304812310222.127
    51240XP551.29040.37617.250
    NU103855.20844.79297.5
    NN303617.25019.78320.625
    下载: 导出CSV

    表  3  主轴振动信号进行采集数据

    位置实验1/Hz实验2/Hz实验3/Hz
    前端0°23.1222.8622.27
    前端90°22.6121.4321.95
    后端0°47.0845.8345.85
    后端90°46.7445.5244.59
    下载: 导出CSV
  • [1] 任德阔. 大螺距螺纹切削中机床子系统振动研究[D]. 哈尔滨:哈尔滨理工大学,2018.
    [2] 凌益民,肖长天,刘宜杰,等. 数控机床振动模态分析与薄弱部位辨识方法研究[J]. 机电工程技术,2022,51(3):55-62.
    [3] 凌益民,肖长天,刘宜杰,等. 外加阻尼器车床主轴振动抑制方法与实验研究[J]. 机电工程技术,2022,51(4):38-46.
    [4] 姜广君,段政伟,穆东明,等. 基于时间卷积网络的机床齿轮箱轴承剩余寿命预测[J/OL]. 机床与液压:1-9[2023-07-27]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/44.1259.TH.20230725.1143.002.html.
    [5] 张政君,井陆阳,徐卫晓,等. 基于时频图与双通道卷积神经网络的轴承故障识别模型[J/OL]. 机电工程:1-10[2023-07-27]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/33.1088.th.20230724.1047.006.html.
    [6] 卞文彬,邓艾东,刘东川,等. 基于改进深度残差收缩网络的风电机组滚动轴承故障诊断方法[J]. 机械工程学报,2023,59(12):202-214.
    [7] 张日升,刘维新,唐瑞,等. 基于振动信号特征频率的数控车床故障辨识方法[J]. 制造技术与机床,2018(12):160-163.
    [8] 赵峰,周雪钢,胡淼,等. 数控车床精密车削振动谱系微振动分析[J]. CAD/CAM与制造业信息化,2013(7):92-95.
    [9] 牛保国. 齿轮箱故障检测技术研究[D]. 沈阳:沈阳理工大学,2016.
    [10] 邓晓云. 振动诊断技术在数控机床状态监测与故障诊断中应用的研究[D]. 大连:大连交通大学,2010.
    [11] 袁方,夏辉,邹涛,等. 一种基于振动分析的钻井泵故障诊断方法[J]. 设备管理与维修,2023(7):154-156.
    [12] 姜海燕. 基于统计分布模型的滚动轴承故障特征提取方法研究[D]. 株洲:湖南工业大学,2011.
    [13] 李芳,孙鹏飞,张连新. 基于故障特征频率的精密机械主轴复合故障定位方法[J]. 机床与液压,2020,48(22):182-185,191.
  • 加载中
图(11) / 表(3)
计量
  • 文章访问数:  96
  • HTML全文浏览量:  12
  • PDF下载量:  40
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 修回日期:  2023-08-24

目录

    /

    返回文章
    返回

    重要提示

    1. 唯一官方网站:1951.mtmt.com.cn

    2. 本刊编辑部、工作人员邮箱后缀为@jcs.gt.cn

    3. 电话

    010-64739683/79(稿件、进度)

    010-64739685(缴费、录用证明)

    4. 作者服务QQ群:238874846

    注意以上信息,谨防冒名、被骗!

    《制造技术与机床》编辑部