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數(shù)控裝備的精度診斷

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發(fā)表于 2006-4-3 11:28:33 | 只看該作者 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式

洪邁生 江建鵬  曲征洪

7 {! s" |0 A! b J+ \& a) _+ F


    先進機械制造系統(tǒng),多以NC機床,、加工中心,、快速成型機或機器人這一類可執(zhí)行復(fù)雜軌
跡運動的NC裝備為構(gòu)架基礎(chǔ),。能否生產(chǎn)和高水平地運行與維修NC裝備,,已成為衡量工業(yè)先
進國家的標(biāo)志之一,。我國是機床擁有量超過300萬臺的大國和數(shù)控機床世界第三進口大國[m,
雖然總體上NC率甚低,,但隨改革開放和社會生產(chǎn)力的發(fā)展,,除自制外,,近年來進口NC裝備
的費用達(dá)幾十億美元之多,廣東省機床數(shù)控化率已達(dá)12%,逼近了先進工業(yè)國家(美,、日等)90
年代初的水平,。在上海的一些汽車廠內(nèi),一個人操作三臺數(shù)控機床并不稀罕,。國家經(jīng)貿(mào)委已確
定的“現(xiàn)階段我國工業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整方案”表明:將“重點發(fā)展數(shù)控車床,、加工中心、數(shù)控磨床,、數(shù)控
鍛壓機床等”,。
    眾所周知,出于現(xiàn)代生產(chǎn)中要求產(chǎn)品為“零缺陷”的需要,,作為質(zhì)量保證體系支柱之一的
“在線檢測與控制”,,世界性的動向是由面向工件的“統(tǒng)計質(zhì)量控制法(( SOC )”轉(zhuǎn)向面向裝備的
“直接測量控制法(DMC )",而后者對裝備的“工況監(jiān)察與精度/故障診斷”的要求更高,。這顯然
是因為數(shù)控機床,、加工中心和機器人一類的數(shù)控裝備,經(jīng)常需要按指令使運動部件執(zhí)行足夠精
確的運動軌跡控制,,然而由于驅(qū)動—執(zhí)行—反饋—伺服系統(tǒng)中不可避免的干擾以及制
造,、調(diào)整誤差的存在,常使得實際執(zhí)行的插補運動軌跡與理想的指令大相徑庭,。越來越運行在
高速,、高精度下數(shù)控機床的(復(fù)雜)運動(軌跡)誤差,直接影響著被加工對象的幾何精度,。能否
確切地掌握該運動誤差,,既是進行在線補償加工的必需,又直接關(guān)系能否精確地追溯機床各傳
動部件(含伺服系統(tǒng))精度異常源或故障源,,因此近20年來,,先進工業(yè)國家始終不渝地在研究
適合現(xiàn)場測試數(shù)控機床運動誤差的快速、有效的方法和機理(含溯因機理),,試圖既避免使用費
    ·316·
工費錢又難以溯因的雙頻激光干涉儀一類的儀器,,又能以足夠的精度精確掌握(近似于理想
的)指令運動軌跡和實際執(zhí)行運動軌跡的差異并能溯因。自80年代初起,,美國的Lawrence
Livermore國家實驗室,、Purdu。大學(xué)和NBS等,,日本的京都大學(xué),、防衛(wèi)大學(xué)和九州大學(xué)等,,英
國的NPL,Cranfield大學(xué)和Manecheste:理工大學(xué)等以及其他一些國家和地區(qū)都相繼作了有
力度的投入〔z=,-fia=;由于早期I. B. Bryan(1982)`'-和W Knapp(198V'J研究成果的客觀導(dǎo)向作
用,,在國際上基本形成了以規(guī)則圓軌跡誤差運動測試和溯因方法為主流的傾向,,其主流代表就
是雙球規(guī)(DBB-Double Ball Bar)法,可說明其主流的顯著標(biāo)志是:
    (1)國際標(biāo)準(zhǔn)化組織已在1990年把數(shù)控機床的圓軌跡插補運動測試方法補充人ISO-
231;
    (2)不少國家都將之投人商品化生產(chǎn),,如美國的API公司,,英國的Renishaw公司和德國
的Hcidonhain公司,都各有自己的品牌的DBB法儀器和軟件出售,,其用戶數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于其他
方法,,尤其以Renishaw的QC-10(獲英國女王獎)為最。但DBB法也有不足,,主要是測量精
度有限,,伸縮管的彎曲變形,球吸座間接觸狀態(tài)的細(xì)微變化等都影響測量結(jié)果,,其綜合精度達(dá)
不到亞微米級,,而且很難作小半徑圓插補運動的軌跡測量。進人90年代后,,有關(guān)數(shù)控機床運動
誤差測試機理和方法的研究仍在深人,,日本京都大學(xué)垣野、戶等歷經(jīng)多年研究后率先發(fā)表了
敘述DBB法的專著(1993)的著作[E61 .防衛(wèi)大學(xué)的奧山等則發(fā)展了全周電容((CBP)法[}93,,可惜
可測半徑過小,,且無柔性,傳感器也需專門制作,,難以推廣;美國Flonda大學(xué)的John C Ziogert
等研制了激光雙球規(guī)并應(yīng)用于數(shù)控車床)二,,可惜依然做成接觸式的,沒有顯示出激光式的優(yōu)
越性;1996年丘華等(九州大學(xué)戶二,,姜明甥等(大宇重工少二分別發(fā)展了二連桿機構(gòu)一角編碼
式法和四連桿機構(gòu)一PSD法;1997年,,我國臺灣新竹交大J- M.賴等從DBB法出發(fā)發(fā)展了診
斷數(shù)控機床導(dǎo)軌非線性建模分析法[Eli';同年韓國Kumoh國立技術(shù)大學(xué)的S. M.洪等也成功
地逆向反溯到運動誤差源,但所用的卻是基于早期W. Knapp的標(biāo)準(zhǔn)試棒一微位移傳感器一
編碼器法[121 ;Hem Jap Pank等(漢城大學(xué),,1997)則用DBB法試行了對數(shù)控機床的三維誤差無
量綱建模111}, 1998年韓國工業(yè)技術(shù)研究所H. D Kwon又和英國M. Burdekin一起改進了現(xiàn)有
的DBB結(jié)構(gòu)[zi}
    國內(nèi)除臺灣地區(qū)和我校外,,直接在數(shù)控機床誤差測試?yán)碚摵头椒ㄑ芯糠矫孀鞒雠Σ⒂?BR>所建樹的主要有天津大學(xué)的劉又午、浙江大學(xué)的吳昭同,、西北工業(yè)大學(xué)的馬錫琪和四川工業(yè)學(xué)
院黎亞元等幾位教授所在的學(xué)科群體,,前二者或在國家自然科學(xué)基金的資助下分別改進了
DBB的結(jié)構(gòu)并取得了國內(nèi)專利,或作為重點攻關(guān)項目檢測了21個分項誤差并進行了補償,,后
二者也分別自行研制了雙球規(guī)和通過測雙向伺服電機瞬時轉(zhuǎn)角的辦法掌握“數(shù)控圓”山二,,前三
者且都不同程度地展開了數(shù)控機床運動精度動態(tài)特性和補償?shù)睦碚撗芯恳弧?Ih;有關(guān)三坐標(biāo)
機和數(shù)控機床多維誤差測量和綜合的研究則更多.天津大學(xué)的張國雄、原上海機械學(xué)院的徐享
鈞等教授以及不少其它院校和研究單位都做了不少有益的工作L’9,,勺·,,對發(fā)展數(shù)控裝備運動誤
差測試?yán)碚摵头椒ú粺o借鑒作用,限于篇幅,,這里就不一一列舉了,。問題在于,,所有上述數(shù)控機
床運動誤差的各測試方法,要么需使用昂貴的激光雙頻干涉儀,,要么必須使用專門研制的專用
儀器,。且除CBP法外都大同小異,基本上都可視為1JBB法的各種變型,,其基本思路都源于對
                                                                                                                    ·317·
三坐標(biāo)測量機測量誤差的測試分析.因此都從靜態(tài)或準(zhǔn)靜態(tài)著眼而做成接觸式的,,而且即使非
接觸式的如CPB法,也都只能測試圓運動(含主軸回轉(zhuǎn)誤差和多軸聯(lián)動工作臺的圓軌跡插補
運動);引用多體系統(tǒng)的辦法雖然補償效果很好,,但仍然不能直接追溯諸如平衡不良,、雙向伺服
不一等“器質(zhì)性病變”,直接接入ISO-231比對也不方便,。如果不管機床系統(tǒng)誤差是大還是
小,,也不管誤差來源是否正常,都一律地測出多少誤差就去補償多少誤差,,則總有些治標(biāo)之嫌,。
不如借鑒“先治病,再強身”的理念,,更積極地按’.測量一溯源一調(diào)整/維修一補償”即“先測得誤
差—按此追溯器質(zhì)性故障或精度異常源—調(diào)整機床機電系統(tǒng)或更新機床部器件排除故障
或異常,,使機床運行至高品質(zhì)狀態(tài),將機床運動軌跡誤差縮至盡可能地小—再對已縮小的誤
差進行可成倍提高精度的補償”,,達(dá)到既治本又治標(biāo)的目的,,否則若機床因器質(zhì)性病變導(dǎo)致運
行很不正常,則通常的微位移補償常常就難以見效!因此只有另辟蹊徑,,通過新的測試診斷法,,
找出系統(tǒng)軟硬件不良環(huán)節(jié),把機床調(diào)整到最佳狀態(tài),,以成倍地減少異常源,,使起始誤差盡可能
小后再去補償,適應(yīng)日趨高速的數(shù)控機床運動誤差測試的需要,。著名的日本牧野制作所推出的
MAKINO HYPER型CNC高效高精度模具加工機床,,具有Micro FF (Flush和Fine
surface)新理念,其主軸轉(zhuǎn)速達(dá)32000r/min,,進給速度高達(dá)16m/min,,但在檢測時,因受上述現(xiàn)
存的主流方法所限,,最高也只能做2m/min(對該機床還只是低進給速度)下的運動誤差測試
就是一個明證,。(可資參考的是國外的SIMENSS80CNC系統(tǒng)的最大進給速度為60-100m/
min,國內(nèi)無論是中華I型、華中I型,,還是航天I型,,藍(lán)天I型,快進給速度都可達(dá)24m/min),
而對高低不同進給速度下運動誤差數(shù)據(jù)的分析,,正是評定機床性能/設(shè)定補充指令/追溯故障
源或精度異常源的前提,。這也是為什么后者的成功率始終不及數(shù)控機床運動誤差測試方法本
身的原因之一,。
    發(fā)展和研究數(shù)控裝備,,無非是希望(1)能自主地研制出高水平裝備,(2)在引進時驗收好這
些裝備,,(3)在使用時能最大限度地發(fā)揮其應(yīng)有的性能,,(4)能及時發(fā)現(xiàn)裝備的故障和精度異
常,并及時排除或維修之;鑒于進口的運動誤差測試手段和方法,,或則只提供大類誤差,,但不開
放數(shù)據(jù),難以溯因并診斷出“器質(zhì)性病變”(如Renishaw公司),,或雖則開放數(shù)據(jù)卻不提供診斷
軟件(如Heidenhain)公司,,因此能不能發(fā)展有國內(nèi)自主版權(quán)的運動誤差測試新方法,對上述四
個方面都有直接影響:這里且不談一般意義下某種優(yōu)良測試方法在機電裝備生產(chǎn)/加工/裝配/
驗收和調(diào)試中不可缺少的作用,,僅就維持該類裝備高品質(zhì)運行下的開動率為例作些說明:筆者
在日本工作期間了解到,,愛知縣豐田汽車廠無人化車間在組建沖壓模加工FMS由6臺加工
中心和輸送小車等組成)過程中,開展了數(shù)控裝備的精度和故障診斷,,在不到半年的時間內(nèi),,裝
備開動率從不到90寫迅速提高到80%以上,其中數(shù)控裝備的運動誤差測試與診斷起到了關(guān)鍵
的作用,。作為對比,,上海一些汽車廠的現(xiàn)裝備開動率為60 Yo ^-60%,如果在現(xiàn)有基礎(chǔ)上使其中
某一分廠的裝備開動率提高一個百分點,,就相當(dāng)于增產(chǎn)人民幣0.96-1億元(以年產(chǎn)25^30
萬臺發(fā)動機計),,其經(jīng)濟效益非常顯著。京都大學(xué)的Kakino教授等,,曾使用自研的數(shù)控機床運
動誤差測試和診斷法,,對企業(yè)中包括特種加工機床、加工中心在內(nèi)的二百多臺NC裝備進行了
運行監(jiān)察與診斷,,不是單純靠補償而主要是設(shè)法消除器質(zhì)性病變,,結(jié)果機床運行兩年后,其工
作精度不但未見下降,,反而大都提高了一個檔次,。這與國內(nèi)通常都認(rèn)為機床精度總是隨歲月而
    ·616·
降低,不少(其中不乏有知名度的)企業(yè)出現(xiàn)的NC機床運行品質(zhì)降低了還渾然不覺,或有所察
覺卻難以采取有力的消除器質(zhì)性病變的針對措施相比,,反差顯然不小,。值得注意的是:通過檢
測工件或標(biāo)準(zhǔn)試樣,再作先驗型,、經(jīng)驗型的補償實際上一直在進行;更值得注意的是:上述豐田
汽車廠和KAKINO等,,所采用的主要還是DBB法,對那時的數(shù)控裝備基本上還能適應(yīng),。而高
質(zhì)量運行的機床顯然有利于穩(wěn)定地產(chǎn)出高品質(zhì)的,、有競爭力的產(chǎn)品。此外,,只有能提供圓和非
圓復(fù)雜運動誤差臨床測試新方法,,才能對復(fù)雜型面加工提供機床運動軌跡是否適配的最直接
的信息,才能對包括非機床在內(nèi)的其它復(fù)雜運動(軌跡)誤差進行測試和對“器質(zhì)性病變”溯因,,
這是不言而喻的,。如果能從硬的方面減小運動誤差,加上從軟的方面加以補償?shù)霓k法,,則合力
的結(jié)果定能使我國數(shù)控機床的測試一診斷一補償技術(shù)站在世界的制高點上!為此,,筆者不揣冒
昧,建議盡快進行下面的研究和開發(fā):
    硬件方面研發(fā)可作較高進給速度下(20m/min );精度達(dá)“m級的圓和非圓(刀具—工
件)終端相對軌跡測試儀;
    軟件方面研發(fā)從“指令圓(和非圓)”經(jīng)“數(shù)控圓(和非圓)”到“終端(圓和非圓)軌跡”三級數(shù)
據(jù)分析溯因“器質(zhì)性病變”診斷軟件,。

2#
發(fā)表于 2011-6-30 08:09:24 | 只看該作者
好貼,,不過有好多地方不明白!慢慢研究吧,!
3#
發(fā)表于 2011-7-28 18:31:50 | 只看該作者
還不太懂 慢慢學(xué)一下
4#
發(fā)表于 2011-7-31 00:59:36 | 只看該作者
先回個繼續(xù)看,,   
5#
發(fā)表于 2011-8-6 10:40:16 | 只看該作者
理論性太強!�,。,。。,。,。。,。,。。,。,。,。。,。,。。,。,。。,。,。。,。,�,!
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