微铣削实时诊断系统

随着微型部件在所有工业中的广泛应用，对各种材料的微铣削质量的关注变得更加重要。微铣削实时诊断系统可以监测刀具状态，提高金属部件生产质量。监控系统确保了精度，质量，最重要的是，微切割过程的稳定性。

选择一个合适的信号来提供有关工艺条件的最佳信息是至关重要的。由于可用性、使用简单性和价格，加速度计是最常见的传感选择。传感器放置在微铣床的关键区域，确保加速度信号处理算法可以创建有关过程的可靠和有用的信息。

测量微切削过程的切削力也很重要。由于微铣削的性质，切削力振幅可以非常低(<1N)，很难测量。与振动信息一样，切削力信息对诊断非常有帮助。

测量、诊断

在诊断系统的开发过程中，选择合适的测量系统是一个重要的问题。基于美国国家仪器公司的硬件和软件:cRIO-9022 PAC控制器和模拟模块，通过集成电子压电(IEPE)加速度计进行高精度频率测量的动态信号采集，创建了微铣削实时诊断系统。该控制器包括一个可重构现场可编程门阵列(FPGA)机箱，允许高达51.2 kHz的模拟信号采集。对数据进行过滤，实时处理，使监测算法具有确定性和稳定性。根据需要，采集到的数据可以写入设备的硬盘驱动器，也可以通过计算机屏幕上的用户界面面板显示。此外，该系统还可以与微铣床驱动控制器进行通信。

由于所使用的测量设备的灵活性，创建了一个监测系统，并特别适用于微切割过程。FPGA模块和LabVIEW实时系统允许开发确定性数据采集和数据处理算法。

至于其他技术，运动控制采用Aerotech线性纳米模块(250ns运动分辨率);力的测量是基于基斯特勒测功机的小力;PCB压电器件用于加速度测量。

诊断过程的主要假设是使用FFT算法处理获得的信号。基于电主轴转速的检测程序在三个轴上均观察到足够的加速度和切削力信号谱段。如果激励频率附近有额外频率，监测算法立即通过用户界面面板通知操作员，并向微铣床驱动器控制器发送适当的通知。

在微切割操作期间，设备的硬盘驱动器存储数据，以分析所有诊断信号的变化。如果有必要，可以快速实现新算法，以获得测量的多样性。相对较小的尺寸和坚固的设计允许在广泛的应用中使用。

18000转

为了对微铣削实时诊断系统进行测试，以18G2碳钢和直径0.61mm的双叶片刀具为实验对象。主轴转速为18000 rpm，步长为6µm，铣削深度为10µm。基于先前的实验，加速度计被安装在电主轴上。在微铣床的垂直轴上放置了一个三轴测功机。工件被安装在测功机的顶部。对整个工件进行了5次刀道试验，并对刀具状态进行了监测。在每次操作前后，使用数字显微镜(放大500倍)进行工具图像。

在实验过程中，观察到刀具的明显退化和表面质量的恶化。记录的加速度和切削力信号的功率谱分析显示了类似的关系。图3比较了新工具和旧工具的诊断信号功率谱图。主轴转速激励频率(600hz)明显占主导地位。在刀具磨损的情况下，会出现额外的不希望出现的频率，表明会对微铣削加工质量产生负面影响的破坏性振动。

为微铣削开发的实时诊断系统对于任何需要精度和提高质量的应用来说都是一个有趣的解决方案。由于模块化，它可以快速重新配置以适应各种条件。小尺寸和坚固性允许在广泛的应用中使用。直观的用户界面可以适应操作人员的需要。在工业应用中实现微铣削实时诊断系统有助于节省时间和金钱。

——Bogdan Broel-Plater, Krzysztof Pietrusewicz和paweova Waszczuk就职于西波美拉尼亚科技大学，控制工程波兰．由CFE Media内容经理马克·t·霍斯克编辑，控制工程而且设备工程mailto: mhoske@cfemedia.com

https://www.controlengpolska.com

什切青工业大学

在线额外-更多关于作者

- Bogdan Broel-Plater，博士，就职于西波美拉尼亚理工大学什切青电气工程学院。他的研究工作涉及人工智能在数字控制和监控系统中的应用。

- Krzysztof Pietrusewicz博士，就职于西波美拉尼亚理工大学什切青电气工程学院。他也是波兰控制工程的编辑。他的研究工作包括强健的开放式结构控制和机床的综合状态监测方法。

- paweova Waszczuk，博士生，就职于西波美拉尼亚理工大学什切青电气工程学院。他的研究兴趣包括机床实时状态监测系统以及微铣削。

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