机械加工质量预测研究现状与发展趋势.pdf
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1、文章编号:0258-2724(2024)01-0121-21DOI:10.3969/j.issn.0258-2724.20220085专栏:机械装备故障预测与健康管理(PHM)前沿技术机械加工质量预测研究现状与发展趋势高宏力1,2,孙弋1,2,郭亮1,2,由智超1,2,刘岳开1,2,李世超1,2,雷云聪1,2(1.西南交通大学先进驱动节能技术教育部工程研究中心,四川成都610031;2.西南交通大学机械工程学院,四川成都610031)摘要:机械加工质量预测是智能制造的重要组成内容,也是实现质量闭环控制的前提条件,对推动智能制造系统真正落地应用具有极其重要的作用.在对机械加工质量预测的历史进行简
2、要回顾时发现,学者多将研究重点放在机床某一关键部件对加工质量影响的机理研究,却鲜见部件耦合影响的关联性研究.基于上述难题,本文首先剖析影响机械加工质量的 7 类要素,包括刀具几何参数、切削参数、切削液类型、热误差与热变形、数控机床零部件性能退化、切削颤振以及系统特性;随后,根据各要素数据种类和测量方式的不同,将机械加工质量监测与预测方法划分为 4 大类,包括机器视觉测量、功率测量、振动测量以及其他测量方法,并对各方法的技术特点、局限性和发展动态进行了阐述;最后,考虑各机械加工质量监测与预测方法的不足,指出材料切削机制研究、数据质量评估方法、面向工业现场数据库构建的标准以及质量预测信息的智能表征
3、与可视化等方面可能是未来的发展趋势.关键词:加工质量预测;切削力;振动;功率与电流信号;机器视觉;工业大数据中图分类号:TH878;TG547文献标志码:AResearch Status and Development Trend ofMachining Quality PredictionGAO Hongli1,2,SUN Yi1,2,GUO Liang1,2,YOU Zhichao1,2,LIU Yuekai1,2,LI Shichao1,2,LEI Yuncong1,2(1.EngineeringResearchCenteroftheAdvancedDrivingEnergySaving
4、Technology,MinistryofEducation,SouthwestJiao-tongUniversity,Chengdu610031,China;2.SchoolofMechanicalEngineering,SouthwestJiaotongUniversity,Chengdu610031,China)Abstract:The prediction of machining quality is a vital component of intelligent manufacturing and aprerequisite for achieving quality close
5、d-loop control,playing an extremely important role in promoting thepracticalapplicationofintelligentmanufacturingsystems.Abriefreviewofthehistoryofmachiningqualitypredictionrevealsthatscholarshavemostlyfocusedonthemechanismoftheinfluenceofakeycomponentofthemachinetoolonmachiningquality,whileresearch
6、onthecorrelationbetweenthecouplingeffectsofmachinecomponentsisrare.Basedontheaforementionedchallenges,firstly,seventypesoffactorsthataffectmachiningqualityareanalyzed,includingtoolgeometryparameters,cuttingparameters,cuttingfluidtype,thermalerrorsanddeformations,degradationofCNCmachinetoolcomponents
7、,cuttingchatter,andsystemcharacteristics.Subsequently,accordingtothedifferenttypesofdataandmeasurementmethodsforeachfactor,themonitoringand prediction methods of machining quality are divided into four categories,including machine visionmeasurement,power measurement,vibration measurement,and other m
8、easurement methods.The technicalcharacteristics,limitations,anddevelopmenttrendsofeachmethodarethenexpounded.Finally,consideringthe收稿日期:2022-02-15修回日期:2022-10-11网络首发日期:2022-10-13基金项目:国家自然科学基金(51775452);中央引导地方科技发展专项资金(2020ZYD012)第一作者:高宏力(1971),男,教授,研究方向为设备智能化状态监测与故障诊断技术,E-mail:引文格式:高宏力,孙弋,郭亮,等.机械加工质量
9、预测研究现状与发展趋势J.西南交通大学学报,2024,59(1):121-141GAOHongli,SUNYi,GUOLiang,etal.ResearchstatusanddevelopmenttrendofmachiningqualitypredictionJ.JournalofSouthwestJiaotongUniversity,2024,59(1):121-141第59卷第1期西南交通大学学报Vol.59No.12024年2月JOURNALOFSOUTHWESTJIAOTONGUNIVERSITYFeb.2024deficienciesofvariousmachiningqualit
10、ymonitoringandpredictionmethods,thispaperpointsoutthatresearchon material cutting mechanisms,data quality assessment methods,standards for constructing industry sitedatabases,and intelligent representation and visualization of quality prediction information may be futuredevelopmenttrends.Key words:m
11、achining quality prediction;cutting force;vibration;power and current signals;machinevision;industrialbigdataera随着中国制造 2025战略的落地实施与推进,以智能化、柔性化为主要特点的精益制造理念正在制造业中逐步推广应用.高端数控机床作为切削加工制造业的核心设备,针对切削加工质量评价指标(表面粗糙度、波纹度以及形状误差)的监测与预测手段对于提升工厂的经济效益具有重要意义.而机械设备的状态监测与预测方法能够辨识机械设备状态1,对于加工过程的质量预测至关重要.在机械加工领域,数控磨床、铣
12、床、车床、车铣复合等大型机械加工装备正在朝着高精、高效、高可靠的方向发展.保证装备的安全可靠、提升加工质量的一致性程度对现代制造业具有举足轻重的作用2.依靠状态监测与预测理论对加工过程进行保驾护航是大势所趋3,也是进一步提升加工质量的必经之路.由于需要监测的制造装备群规模逐步扩大,且每台装备安装的测点多、数据采样的频率差异化、装备从开始服役到寿命终止的数据收集历时长,加工现场往往积累了海量的监测数据.随着数据规模的扩大,加工制造业正面临着前所未有的数据治理难题.为充分利用这些监测数据,在数据存储、传输的标准化管理,多源异步监测数据的清洗、配准与填充等多方面都有大量工作亟待进一步研究.此外,如何
13、充分利用这些数据,通过合理的数据融合方法,提升算法的准确性也有待进一步研究.本文根据数据种类和测量方式的不同,从多源数据的角度出发,综述基于不同种类数据的加工质量预测方法.以加工质量的影响因素分析为切入点,进一步分析基于机器视觉的离线监测方法(图像数据)、基于多通道传感器的在线监测方法(功率数据、振动数据等)以及其他监测方法在机械加工质量预测的应用.分析不同种类不同测量方式数据在机械加工质量预测应用中的适用性,并对近年来一些多种类数据融合的方法进行总结.最后,依据前述总结和发掘,从材料切削机制研究、数据质量评估方法、面向工业现场的数据库构建的标准、质量预测信息的智能表征与可视化 4 个方面说明
14、机械加工质量预测方法的未来发展趋势.1 加工质量影响因素分析加工质量影响因素涵盖了与加工表面质量紧密联系的基本因素,包括刀具几何参数、切削参数、切削液类型、数控机床部件性能退化、切削颤振、刀具-工件-夹具机床系统的动静态特性、热变形与热误差等.1.1 刀具几何参数刀具参数,如刀具插入形状、切削刃参数、插入前刀类型、前刀半径等也会影响表面粗糙度4.在粗加工中通常选用切削刃位于刀具端面与侧面边缘交界线的平底铣刀,平底铣刀侧面各点的切削速度大小相同,因此在数控加工中具有较明显的优势.在五轴加工中,可以通过对平底铣刀轴倾角的控制使刀具去除更多的工件材料,提高加工效率5.但平底铣刀加工后的切削余量相对较
15、多,增加了半精加工和精加工中刀具的负担.平底铣刀的切削刃容易发生磨损,导致工件表面粗糙度增大,增加了数控加工的难度.在粗加工和半精加工中,通常选用的铣削刀具为环形铣刀,可以采用较小切削深度、较大进给量的加工方法进行加工.在五轴加工中,可以通过对环形铣刀刀轴倾角的控制使刀具更贴近加工型面6.当选用环形铣刀在较大的切削深度下进行加工时,加工后的工件表面残留高度较大,而且表面残留分布不均7.在精加工中,为了保证工件型面的加工精度,通常选用的铣削刀具为球头铣刀.球头铣刀刀尖部分的切削速度为 0,刀尖区域的切削条件较差,易发生磨损和破损现象,并不适合应用于平坦类曲面的加工8-9.Masahiko 等1开
16、发了 2 种用于精加工淬硬钢的球头铣刀,与传统的球头铣刀相比,所设计的刀具不仅提高了刀具轮廓精度和抗崩刃能力,而且降低了刀具制造费用,所开发的刀具优化了刀具切削刃和刀具前角.Chen 等10通过优化进给率和改进刀122西南交通大学学报第59卷具轮廓有效地提高了球头铣刀的加工效率.在球头铣刀加工淬硬钢等高硬度材料时,易出现严重的颤振现象,导致加工表面质量恶化,甚至出现麻点、凹坑和表面振纹11.切削刀具的改良除优化刀具几何结构之外,还通过在前刀面制造微沟槽和微织构来储存固体润滑剂,减小前刀面与切屑的摩擦,从而起到润滑降力,进而最终降热的效果12-13.Sun 等14利用激光在刀具表面加工凹坑并进行
17、切削试验,结果表明,织构刀具相比无织构刀具能获得更低的表面粗糙度,且织构刀具凹坑的直径对被加工工件表面粗糙度的影响有一个临界值.与之类似,Jiang15开发了一种仿生切削刀具(类似于鲨鱼齿),与高度抛光的无织构传统刀具相比发现,微织构刀具能提高加工工件的表面光洁度,表面光洁度的提高可以归因于织构刀具具有良好的抗磨损能力.潘晨等16发现,与无织构刀具切削工件表面获得拉应力相比,微沟槽织构刀具切削后的工件表面呈现压应力,提高了工件表层的耐磨损和耐疲劳性能.1.2 切削参数铣削加工过程中,不合理的切削参数选择将加剧刀具振动、诱发颤振,严重影响零件加工精度并限制加工效率17.目前,国内外学者围绕工艺参
18、数优化模型的建立与求解展开了深入研究18-19:李聪波等20通过分析加工工艺参数对能耗的影响机理,以能量效率与生产时间为目标建立了铣削工艺参数多目标优化模型;王进峰等21以工件最小表面粗糙度和加工过程最大功率系数为目标,结合多响应权重因子的灰色关联法建立并求解了切削参数的优化模型;Maier等22提出了基于高斯过程约束的贝叶斯优化方法,用于求解以表面粗糙度和加工时间等参数为目标的优化模型;Kumar 等23采用回归模型建立加工参数与表面粗糙度和材料去除率的函数关系,并以此为目标结合遗传算法求解最优工艺参数;邓聪颖等24采用麻雀搜索算法求解建立的铣削工艺参数优化模型,获取刀具悬伸量及各加工阶段铣
19、削用量的优化配置;Vogler 等25进行了微细车削试验发现,切削厚度很小时,随着进给量的减小,粗糙度值会上升,因为在加工过程中存在最小切削厚度现象,当刃口半径与最小切削厚度处于同一量级时,会产生不稳定的切削和犁耕,从而增加表面粗糙度值.国内学者利用 PCD(polycrystallinediamond)刀具进行微细车削硬铝合金表面质量试验26,采用正交试验方法发现,对表面粗糙度影响最大的是进给量,其次是切削速度,影响最小的是切削深度;王慧等27采用 Box-Behnken 设计和二次回归正交试验法建立高速铣削参数与表面粗糙度的显著不失拟回归模型,获得铣削参数影响表面粗糙度的显著性差异,挖掘高
20、速铣削参数交互作用与表面粗糙度关系;李俊烨等28采用磨粒流精密加工技术对异形截面深孔进行数值模拟及实验研究揭示了磨粒流动态压力、速度、磨粒对壁面压力和壁面剪切力对壁面作用规律,获得了异形截面孔内流向截面的漩涡位置分布与漩涡产生原因以及漩涡与磨粒相互作用关系;刘枭等29针对干切削铝合金工件表面易产生鳞刺、表面完整性较差的问题,采用液氮冷却方式在不同切削参数下对铝合金 7075 进行了正交切削实验,分析了不同切削速度、进给量、刀具前角和冷却方式(干切削、液氮冷却、切削液)下已加工表面鳞刺分布和尺寸变化规律,并基于鳞刺形成理论讨论了切削参数和液氮冷却对鳞刺形成过程的影响.1.3 切削液类型随着材料工
21、业的不断发展,许多高熔点、低导热性的新材料已广泛应用于各个领域.然而,加工此类材料却伴随着巨大的挑战,此类材料的低导热性会导致切削区域温度迅速升高,进而加剧刀具磨损.减少刀具磨损的常用手段是使用切削液,切削液在切削过程中可以起到润滑和冷却的作用.一方面,切削液可以减少切削刀具切屑之间的摩擦;另一方面,可以带走切削过程中产生的切削热,从而降低切削温度并抑制刀具磨损.此外,切削液还可以冲掉加工过程中产生的碎屑30,同样有助于延长刀具寿命.然而,随着切削液的不断使用,对环境和人类健康也会产生不利影响31.直接选用外加的高效冷却、润滑方式,可极大改善工件表面完整性32,其具体方式有采用绿色加工理念的微
22、量润滑技术33、润滑油渗透34和纳米流体润滑与强冷的结合方式35.通过将冷却介质雾化,利用流体自身的渗透作用对切削区域进行冷却润滑,其既能保证冷却润滑效果,又能节省冷却液,实现一定程度的绿色环保加工.纳米石墨颗粒36能够提高切削液的润湿性,降低摩擦系数,从而使颗粒流润滑下的刀片顶刃和侧刃磨损明显减弱,崩刃现象较少.此外,自润滑刀具依靠刀具的自润滑功能,同样能减少切削液的使用.第1期高宏力,等:机械加工质量预测研究现状与发展趋势123 1.4 热误差与热变形热误差是机床加工精度的重要影响来源之一.为提升加工精度,许多研究者对热误差的建模进行了研究,Zhang等37提出了基于灰色模型和人工神经网络
23、的热误差建模方法分析五轴加工中心的主轴轴向误差.考虑到热误差建模效果的一个关键影响因素是温度敏感点的选取,为提高建模精度和鲁棒性,许多研究者对温度敏感点选取进行了研究:Fu等38提出了一种基于 K-means 聚类的温度敏感点分析方法,并在 VMC850 机床上对 Y 方向的热误差漂移进行了建模仿真与验证;Fu 等39通过考虑不同热源对机床主轴热误差的影响,采用 K 均值聚类与相关分析方法,获得了机床主轴热误差建模的全局温度敏感点,并对同一速度下的不同误差项进行了分析.为提升神经网络对不同工况下模型构建的鲁棒性,Li等40提出了一种基于蝙蝠算法的 BP(backpropagation)神经网络
24、优化算法,优化三轴实验台的热误差定位建模效果;Liu41以降低温度敏感点的共线性为切入点,提出了基于分离式的无偏灰色关联分析的鲁棒建模方法,选取影响权重最大的几个温度敏感点,从而减少因温度敏感点波动导致的模型精度下降现象.1.5 数控机床零部件性能退化数控机床的关键零部件性能退化对机械加工质量具有较强的影响.本节对刀具、丝杠 2 种典型部件的性能退化研究现状进行了分析与总结.丝杠和轴承是主流数控机床传动系统的核心部件,其退化过程直接影响到切削加工质量和加工精度.考虑到丝杠的退化过程的负载力和转速差异,高宏力等42研究了基于多时频域特征融合与多模型融合的丝杠剩余寿命预测模型.针对丝杠、轴承的退化
25、周期较长,有标签监测数据量少的问题,Zhang43提出了基于深度迁移集成学习的丝杠寿命预测方法.针对轴承数据耦合程度高,特征提取与识别模型构建困难的问题,郭亮等44提出了基于深度学习的轴承状态识别方法.考虑到实验室环境下人工设置故障与真实故障的差异性,Tan等45提出了一种深度耦合联合分布适应网络.该网络可以适配边际和条件分布的差异,并提供更准确的分布匹配,从而得到了比较好的效果.刀具作为切削加工过程的直接执行部件,其磨损和破损现象直接导致了产品质量变差和产品一致性问题.研究表明,采用如随机森林、动态树等人工智能方法分析基于振动、切削力和声发射信号的间接刀具磨损在线监测方法能够达到较好的精度和
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