[發明專利]深孔加工顫振監測方法和裝置及系統

在審

• 申請號: 202211257497.6
• 申請日: 2022-10-14
• 公開（公告）號: CN115609346A
• 公開（公告）日: 2023-01-17
• 發明（設計）人: 宋則進;李龍;周西康
• 申請（專利權）人: 中冶京誠工程技術有限公司;北京京誠之星科技開發有限公司
• 主分類號: B23Q17/09
• 分類號: B23Q17/09;B23Q17/12
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 陳燁;錢能

本發明提供了一種深孔加工顫振監測方法和裝置及系統，該方法包括：采用經驗模態分解方法對采集的原始信號進行預處理，獲得包含加工狀態信息的信號；基于獲得的信號，利用非線性評估指標建立特征向量矩陣；構建基于支持向量機的鏜削顫振識別模型，識別早期顫振狀態；建立鏜床運行狀態判定結果與輸出反饋信息之間的映射關系；通過分析鏜床運行狀態判定結果與輸出反饋信息之間的映射關系，建立基于流形學習與支持向量機的多流形空間嵌入智能決策機制；基于具備連續自適應學習能力的動態識別模型，建立動態模式識別模型的性能評價指標和模型優化策略，對深孔鏜床加工狀態變化的跟蹤描述。本發明能實現深孔加工顫振的在線、實時、精準監測。

技術領域

本發明涉及機械加工過程檢測技術領域，特別涉及一種深孔加工顫振監測方法和裝置及系統。

背景技術

大型深孔零件廣泛應用于冶金、核電、兵器、航空、石油、煤炭等行業。此類零件通常具有體積大重量高、材料強度硬度高、孔深徑比大、幾何精度和表面形貌苛刻等要求，對于精密高效加工工藝、專用刀具設計制造、加工誤差在線檢測與控制提出了極高要求。

刀具工件交互效應作為機械加工過程特有的物理效應，廣泛存在于車削、銑削、磨削等工藝過程，其中，在深孔加工過程中尤其突出。例如，在浮動鏜加工、槍膛加工等典型的深孔精密加工過程中，刀具工件交互效應對于加工過程和表面形成的影響特別顯著，其主要原因如下。

(1)鏜刀的幾何形狀遠比車刀和銑刀復雜，鏜刀前角和切屑厚度沿切削刃方向動態變化，封閉加工過程中切削刃的擠壓、拋光、摩擦、耕犁、過程阻尼作用顯著，且存在扭轉顫振、軸向扭轉、橫向扭轉和彎曲扭轉等多種形式的大幅度振動。

(2)鏜刀的長徑比大，工作時的懸伸量大，工作轉速通常高于一階彎曲臨界轉速而表現為撓性轉子；工藝系統剛度隨鏜刀懸伸量的增加急劇降低，振動形式復雜，很容易產生加工振動和顫振，獲得較差的加工表面。

(3)鏜刀與工件之間的相對振動由機床各部件對機床自身擾動源以及外界振動的不同動態響應引入，其振動情況將直接復映到工件表面。

(4)機床發生振動時，鏜刀刀齒沿與切削運動垂直的方向微量運動，影響實際前角、后角和切削厚度，進而影響切削力和加工表面輪廓。

加工狀態監控是在線抑制加工顫振，實時調整加工狀態，提升加工過程可靠性，保證深孔加工精度和表面形貌要求的有效途徑。然而，目前的現有技術中還缺乏一種有效的針對鏜削加工顫振監測方法，

發明內容

為了克服現有技術的上述缺陷，本發明實施方式所要解決的技術問題是提供了一種深孔加工顫振監測方法和裝置及系統，針對深孔零件體積大、重量高、深徑比大、幾何精度和表面形貌苛刻的特點設計，實現深孔加工顫振的在線、實時、精準監測。

本發明的上述目的可采用下列技術方案來實現，本發明提供了一種深孔加工顫振監測方法，包括：

采用經驗模態分解方法對采集的原始信號進行預處理，獲得包含加工狀態信息的信號；

基于獲得的所述包含加工狀態信息的信號，利用非線性評估指標建立特征向量矩陣；

構建基于支持向量機的鏜削顫振識別模型，識別早期顫振狀態；

基于識別的早期顫振狀態，建立鏜床運行狀態判定結果與輸出反饋信息之間的映射關系；

通過分析鏜床運行狀態判定結果與輸出反饋信息之間的映射關系，建立基于流形學習與支持向量機的多流形空間嵌入智能決策機制；

基于具備連續自適應學習能力的動態識別模型，建立動態模式識別模型的性能評價指標和模型優化策略，對深孔鏜床加工狀態變化的跟蹤描述。

在一個優選的實施方式中，所述包含加工狀態信息的信號包括下述中的任意一種或其組合：振動加速度信號、位移信號、電流信號。