基于经验模态分解方法的加工误差溯源研究

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二十一世纪是“质量的世纪”,随着企业竞争的不断深化,质量越来越成为企业赖以生存和发展的基础。加工精度是机械类产品质量的基石。被加工工件在多种多样的误差源综合影响下,难免会出现加工误差,当加工过程出现异常时,只有很少一部分时间用于进行异常的处理,80%以上的时间都被用来判断异常的来源。传统的以统计方法为基础的加工误差溯源方法需要大量的样本数据,很难适用于目前主流的多品种小批量生产方式。为克服传统方法的不足,本文提出了基于经验模态分解方法的加工误差溯源方法,对加工过程中的误差源进行追溯,以提出合理、准确的调整措施。主要研究内容包括三方面:(1)对经验模态分解方法的理论进行了研究,并将其应用到加工误差信号处理当中。分析了端点效应产生的原因,提出了用极值点对称延拓法和灰色误差分离方法联合抑制端点效应的方法。用MATLAB对经验模态分解方法和其端点效应抑制方法进行了编程实现,并对模拟信号进行分解,验证了本文提出的端点效应抑制方法的有效性。(2)用经验模态分解方法将工件加工误差进行分解,得到其形状误差曲线,并根据形状误差曲线特征进行误差溯源。提出用工件表面Hilbert谱进行加工误差诊断的方法。通过对机床主轴、导轨和传动链在加工过程中误差的频率特性进行分析,得出了当出现主轴不平衡和不对中等故障、导轨不平衡故障、传动链内部零件故障和切削力故障时Hilbert谱的频谱特征,进而进行加工误差的诊断,并用经验模态分解方法对工件表面加工误差进行了溯源。(3)在轴承、主轴刚度分析的基础上,提出了主轴系统力变形的优化计算方法,建立了主轴的力变形误差模型。通过对导轨进行受力分析,建立了切削力和导轨五项几何误差的关系,从而建立了机床导轨力变形误差模型。当工件表面Hilbert谱高频部分出现高能量集中时,说明切削力为主要误差源,提出了用经验模态分解方法和机床误差模型对切削力产生的工件表面实际加工误差进行溯源的方法,并用模拟信号对切削力加工误差溯源的过程进行了模拟,通过对信号进行相关性分析,证明了基于经验模态分解方法和机床误差模型进行加工误差溯源的有效性。最后,对机床主轴的力变形误差模型进行了修正,使其能准确计算切削力静态部分引起的主轴误差。
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