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精镗孔尺寸误差预测补偿技术的研究概况

   2020-03-25 互联网佚名1050
导读

镗削加工过程中的误差补偿技术是机械加工工艺装备研究中的重要课题。以汽车工业为例,镗削往往是孔加工中最主要的工艺手段,而孔加工又往往是汽车关键零件自动生产线上最重要的工序。由于系统误差和随机误差的存在,极大地影响了镗孔精加工的质量和效率。因此,镗削误差补偿技术就

镗削加工过程中的误差补偿技术是机械加工工艺装备研究中的重要课题。以汽车工业为例,镗削往往是孔加工中最主要的工艺手段,而孔加工又往往是汽车关键零件自动生产线上最重要的工序。由于系统误差和随机误差的存在,极大地影响了镗孔精加工的质量和效率。因此,镗削误差补偿技术就成为开发此类自动生产线所必需的核心技术,而镗削刀具微量进给装置作为补偿动作的执行机构,又是误差补偿技术的基础和关键,当今加工的需求对镗削刀具微量进给装置的性能提出了越来越高的要求。

由此可见,通过系统的研究,寻求新原理、新方法,以显著提高镗削刀具微量进给装置的性能及相关技术水平,对我国机械加工工业来说,既有重要的理论意义,又有可观的实际效益。

一、国内外研究概况

补偿装置

镗削刀具微量进给的主要性能指标有:最小进给量(分辨率)、重复定位精度、线性、最大进给范围。目前国内外研制的补偿装置各种各样,从产生微量位移的方式来看,可分为两大类:一类是利用一些特殊机构,如偏心式和斜盘式;另一类是利用刀杆或刀夹的弹性变形,如差动螺纹式、弹性刀夹式。相对而言,第一类补偿方式的机械传递环节较多,存在误差的可能性较大,因而在精密补偿中的应用受到限制。刀杆弹性变形分刀杆轴线相对主轴轴线倾斜(如差动螺纹式)和平移(如平行四边形机构)两种,其显著的特点是主轴与刀杆之间为弹性联接。由此产生的问题是:为避免在切削中产生动态振动,就必须在联接时提高其刚性,因而产生进给运动的驱动力就相应增大。另外,由于前者相对于后者的机械传动环节较多,因而从避免爬行以及产生最小单位补偿量方面来看,后者有更好的应用前景,但其弹性变形由电信号,压力油驱动,使得其可控性差。弹性刀夹一般是采用斜块推动刀夹产生弹性变形,从而实现刀尖的径向补偿。由于是刀夹的弹性变形,因此,不仅补偿线性较好,而且所需的驱动力相对于刀杆变形要小得多,可减小整个传动环节的不必要变形。从产生斜块轴向运动的方式来看,可以分为压电晶体及步进电机——螺母丝杠副两种方式。对于前者,它的变形是单向的,因此不能产生负向进给及让刀动作,加之本身的变形线性较差,因而其应用受到限制;而后者不仅能克服上述缺陷,而且还具有优良的控制性能,因而在实际中获得了广泛应用。不过囿于弹性刀夹的设计空间,当加工对象的孔径较小时,其应用受到限制。

综合而言,有关镗削刀具微量进给装置的研究与开发存在的主要问题是:

精度指标的不高,制约了相关技术的研究与发展。就目前此类装置的技术水平而言,由于受原理和方法的限制,镗刀的微量进给精度只能达到微米级,且微量变形的驱动机构不可避免地存在间隙以及弹性变形,不能实现交替正负方向(甚至于连续单向)的微米级微量进给,使得此类装置仅适用于间断进给。如镗削形状误差的补偿及异形孔的加工,因为考虑到加工要求(尤其是表面质量),有些微量进给的性能指标至少要高出一个数量级。

可靠性不高,妨碍了在工程实际中的广泛应用。目前此类装置在我国工程实际中的应用主要在尺寸误差的补偿方面,且基本上都是引进的技术,故障率高是一个普遍现象。究其原因,主要是机械传动的磨损及工作现场的污染等。因此,在原理和方法上创新,以提高镗削刀具微量进给装置的技术性能就显得尤为重要。

差预测模型

关于误差预测模型问题,早在上世纪70年代末期,西安交通大学阳含和教授利用Wiener滤波对尺寸误差预测问题作了深入的探讨。上世纪80年代初期,华中理工大学李培根教授在镗孔的尺寸误差预测中首先引入了Kalman滤波。该方法的一个显著特点为:误差预测仅需要前一步的测量信息,大大地减小了在线计算的工作量。实验结果表明,镗孔尺寸精度得到了显著的改善,不仅几乎全部的系统误差得到补偿,而且50%的随机误差也得到了补偿。至上世纪80年代,国际上对这一问题的研究达到高潮,其中,美国的S.M.WU 教授所做的工作引起了广泛的注意,他在机械切削加工中首先引入DDS(Dynamic Data System,又称Time Series——时间序列) 方法来建立误差预测模型,对轴类零件实施DDS法控制的实验结果表明:圆度误差下降50% ,直线度误差下降80%,圆柱度误差下降60%。之后,美国的J.Ni教授继承了他的工作,在误差预测模型中引入了自适应控制(Adaptive Control)方法。

需要说明的是,建立在上述各种最优控制理论基础之上的尺寸误差预测模型还没真正获得应用,在实际系统中仍采用传统的尺寸限控制方法(3s原则)。究其主要原因,这类模型的参数与加工条件密切相关,需要通过一定量的试加工才能获得,而实际的加工条件又是动态变化的。因此,尺寸误差预测模型参数的自适应、自调节问题将是今后应用研究的一个重要方面,基于自学习的神经网络和遗传算法模型将是解决这一问题的有力工具。此外,有关镗孔的形状误差(如圆度)预测控制问题,由于受镗刀微量进给及实时测量技术的限制,难以建立相应的实验系统,国内在这一方面的研究还是空白。

随着有关技术的不断完善和发展,一些工业化国家都已形成了各自的尺寸误差预测补偿控制系统,这些成果主要有:瑞典Sandvik公司和意大利Marposs公司共同研制开发的Auto-Comp专用镗床刀具补偿系统,其微量补偿装置采用步进电机—弹性刀夹方式,每脉冲可补偿0.002mm,最大补偿量0.2mm。德国Gericon-Samosatic公司研制开发的镗削误差补偿系统,在切削深度达0.4mm时,可保证得到ISO6级以上的尺寸精度,其微量进给机构为压力油—平行四边形方式。另外,美、日等国公司也都开发了各自的尺寸误差自动补偿系统。

二、研究趋势

今后所需研究的主要内容

微量补偿装置(包括动力头)的开发。其主要内容是弹性变形体的微变形原理、主运动(切削运动)及微量进给运动(补偿运动)的传递与合成。在满足微量补偿装置性能指标(分辨率、重复定位精度、线性、补偿范围)的前提下,应兼顾到装置本身的可制造性、可装配性和可维护性等。

测量装置的二次开发。在现有成熟测量技术的基础上,开发在线自动测量装置,结合相应的现场工艺等措施,排除现场工况等环境的干扰,在满足在线自动测量精度、测量范围等性能指标的前提下,提高在线自动测量的可靠性。

控制系统的研究与开发。控制系统包括在线自动测量信号的采集、转换与处理,尺寸误差预测模型(控制策略)的建立,及其它整套系统动作的协调与控制等。

静态及动态试验研究。在理论分析的基础上,验证和确定微量补偿装置的静态性能指标(分辨率、重复定位精度、线性、补偿范围),在模拟现场工况条件下,进行自动预测补偿控制的动态切削试验等。

关键技术

微量补偿装置方案的确定。在微量补偿装置中,分辨率往往要求达到亚微米级,考虑到自动加工中的让刀动作,其重复定位精度一般要求达到微米级,这些都对补偿运动的传递、主运动的运动精度及其两者的合成提出了非常高的要求,加之在加工过程中的辅助工艺措施,都需要集成到微量补偿装置之中,从而导致微量补偿装置非常复杂,影响到装置的可制造性、可装配性、可维护性和经济性,以致成为本项目研究开发的技术关键及难点之一。

在线测量的可靠性问题。误差测量信号是误差预测模型的信息源,其精度对误差预测的精度有着直接的影响,其在线自动测量的可靠性是实际工程应用中的主要障碍。

动态切削条件下性能指标的验证。在目前的研究中,由于受技术条件的限制,微量补偿装置的性能指标(如分辨率)主要是在静态条件下获得的,而更具说服力的是在动态切削条件下的验证。但切削过程的复杂性,使得这一试验具有很大的难度。

控制策略的确定。控制策略的核心问题是误差预测模型的建立,其模型的适应性及其精度对整套系统的性能有着决定性的影响,模型的精度指标必须与微量补偿装置的性能指标相适应,且采用合适的控制方案,才能充分发挥系统的整体性能。目前在工程实际中因简单、实用、可靠而普遍采用基于/原则的控制方案,没有充分利用微量补偿装置的性能,而建立在基于统计原理的各种最优预测理论基础之上的误差预测模型又缺乏良好的自适应性,其模型的精度还需要在工程实践中进行广泛的验证。

三、结束语

精镗尺寸误差预测补偿控制系统作为一项精密加工技术,在国内还未开发成功,而在机械加工中有很大的需求,尤其是在大批量自动线加工中尤为如此。长期以来,国内相关行业这类技术还主要依赖于进口,本项技术的开发成功,将有助于国内设备制造行业,如组合机床及自动加工线生产厂家提高其市场竞争能力,增强相关技术应用行业的技术装备水平。


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