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海天精工機(jī)床有限公司 海天精工博客

數(shù)控加工中心主傳動(dòng)系統(tǒng)能耗模型

精工機(jī)床作為機(jī)械加工系統(tǒng)的主體,其也是由若干個(gè)相互作用的能耗子系統(tǒng) 所構(gòu)成,主傳動(dòng)系統(tǒng)又作為機(jī)床的主要組成部分,其也是由若干個(gè)相互聯(lián)系的能 耗單元所組成,而精工加工中心作為應(yīng)用最為廣泛的一類機(jī)床,繼承了精工機(jī)床的一 般能耗特性和規(guī)律,因此精工加工中心主傳動(dòng)系統(tǒng)從能量的角度也可以看成是由若干 相互作用和相互依賴并具有特定功能的能耗單元組成,精工加工中心的整個(gè)運(yùn)動(dòng)過(guò)程伴隨著物料流、能量流和信息流,其能耗由直接切除金屬的切削能耗、支持系統(tǒng)工作的輔助設(shè)施能耗和系統(tǒng)各種能量損耗組成,精工加工中心作為應(yīng)用較為廣泛的一 種機(jī)床,其能量源也十分眾多,能耗去向不一,所以其能耗也較為復(fù)雜,以精工 銑床XK713為例,其中光電機(jī)就有7個(gè),加上燈和驅(qū)動(dòng)器等其他電器元件,總的 能耗單元己經(jīng)達(dá)到10個(gè)以上,具體如表4.1所示。

優(yōu)化某數(shù)控加工中心主軸變頻器加速時(shí)間及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證|加工中心

本章主要圍繞如何選取合適的主軸變頻器加速時(shí)間來(lái)優(yōu)化主傳動(dòng)系統(tǒng)的主軸 能耗展開,通過(guò)降低主軸能耗達(dá)到降低主傳動(dòng)系統(tǒng)能耗的目的。首先分別給出了 主傳動(dòng)系統(tǒng)主軸旋轉(zhuǎn)加速功率和能耗方程的詳細(xì)獲取方法,然后基于精工加工中心 XK713進(jìn)行了實(shí)例分析,最后根據(jù)精工加工中心參數(shù)列出了 4種可供選擇的精工加工中心 主軸變頻器旋轉(zhuǎn)加速時(shí)間方案,根據(jù)方案分別計(jì)算出了各自方案下的精工加工中心主 軸能耗,并最終通過(guò)對(duì)結(jié)果的分析給出了最優(yōu)的主軸變頻器旋轉(zhuǎn)加速時(shí)間方案, 當(dāng)選取此種方案時(shí),確實(shí)可以起到降低精工加工中心主軸能耗的效果,提升了主傳動(dòng) 系統(tǒng)的能效,從而實(shí)現(xiàn)主傳動(dòng)系統(tǒng)節(jié)能的目的。

油氣潤(rùn)滑系統(tǒng)的發(fā)展|加工中心

油氣潤(rùn)滑起源于19世紀(jì)末,最早意義上的油氣潤(rùn)滑系統(tǒng)是依靠高速蒸汽將潤(rùn)滑 油運(yùn)送至摩擦表面來(lái)改善設(shè)備的摩擦狀況[2()]。1950年,REBS(萊伯斯)的第一人 Alexander Rebs先生創(chuàng)造了潤(rùn)滑行業(yè)新的奇跡,成功地研制出了遞進(jìn)式分配器,這種 分配器不僅可以有效得節(jié)省分配潤(rùn)滑劑的時(shí)間,還可以將潤(rùn)滑油分配給多個(gè)潤(rùn)滑點(diǎn), 且每個(gè)潤(rùn)滑點(diǎn)分配的潤(rùn)滑劑也可不同[21]。1960年以后,人們發(fā)現(xiàn)壓縮空氣可以代替 蒸汽,油氣潤(rùn)滑系統(tǒng)的潤(rùn)滑原理有了基本的雛形[22]。

軸承的油氣潤(rùn)滑機(jī)理研究|加工中心

對(duì)于滾動(dòng)軸承的這類點(diǎn)接觸機(jī)械零件,油膜形狀和厚度、油膜中的壓力分布、溫 度場(chǎng)以及摩擦力等都直接影響到表面膠合、擦傷和接觸疲勞失效[35]。所以,彈性流體 動(dòng)力潤(rùn)滑原理是研宄滾動(dòng)軸承潤(rùn)滑理論的根本,對(duì)軸承的潤(rùn)滑具有指導(dǎo)作用,合理使 用彈流潤(rùn)滑理論可以提高軸承使用壽命。

潤(rùn)滑理論的形成與發(fā)展|加工中心

經(jīng)典流體潤(rùn)滑理論起源于1886年,從Reynolds提出Reynolds方程以來(lái)奠定了潤(rùn) 滑理論的基礎(chǔ),距今己有200多年的歷史了[36]。起初,在進(jìn)行理論研宄時(shí)由于科技發(fā) 展的限制,許多條件都是為了更利于分析進(jìn)行了合理的簡(jiǎn)化和假設(shè)。隨著科技的發(fā)展, 分析己經(jīng)在基本模擬現(xiàn)實(shí)的基礎(chǔ)之上進(jìn)行。在潤(rùn)滑理論發(fā)展過(guò)程中每一次進(jìn)步,都與 科學(xué)技術(shù)息息相關(guān)??萍嫉倪M(jìn)步使理論得到升華,理論的發(fā)展又推動(dòng)科技躍進(jìn),彼此 之間相互促進(jìn)。潤(rùn)滑理論的發(fā)展過(guò)程大致上可分為3個(gè)時(shí)期。

軸承的熱態(tài)特性分析|加工中心

如圖3.1所示,在滾動(dòng)軸承高速旋轉(zhuǎn)時(shí),軸承滾動(dòng)體與軌道間摩擦力會(huì)隨著轉(zhuǎn)速 的增加而增大,導(dǎo)致軸承耗損加劇,直接造成軸承的磨損過(guò)度、點(diǎn)蝕、擦傷等問(wèn)題, 使軸承的精度下降,使用壽命減小。摩擦力的增大,直接導(dǎo)致軸承發(fā)熱量升高,使軸 承發(fā)生燒結(jié)現(xiàn)象,直接造成使用壽命縮短。軸承發(fā)熱量的變大,直接導(dǎo)致軸承溫度升 高,由于過(guò)度發(fā)熱使軸承熱變形量變大,使軸承精度降低,降低了軸承的使用壽命和 機(jī)械加工質(zhì)量。

開放式數(shù)控系統(tǒng)的發(fā)展|加工中心

精工系統(tǒng)作為精工機(jī)床的核心部件,決定著精工機(jī)床的性能。隨著計(jì)算機(jī)技 術(shù)、控制技術(shù)的迅猛發(fā)展,傳統(tǒng)精工系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的封閉性使各廠商產(chǎn)品的軟、硬件 互不兼容,用戶不能靈活配置系統(tǒng)資源等不足嚴(yán)重限制了自身的發(fā)展。為此,制 造商在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下快速地做出了反應(yīng),模塊化、可重構(gòu)的開放式精工 系統(tǒng)適應(yīng)了這種制造環(huán)境[5]。影響比較大的有美國(guó)的omac[6]計(jì)劃、歐共體的 OSACAm計(jì)劃和日本的OSEC[8]計(jì)劃。

鏈?zhǔn)降稁?kù)及機(jī)械手可靠性數(shù)據(jù)來(lái)源|加工中心

本文所使用的故障數(shù)據(jù)主要包括兩部分:現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)室試驗(yàn)數(shù)據(jù)。 現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)數(shù)據(jù)是設(shè)備在實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中所產(chǎn)生的故障數(shù)據(jù)。本文采用的現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn) 數(shù)據(jù)是針對(duì)鏈?zhǔn)降稁?kù)及機(jī)械手現(xiàn)場(chǎng)考核的可靠性數(shù)據(jù)。由于設(shè)備在現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行過(guò)程 中所產(chǎn)生故障的影響因素較多,故有些故障為非關(guān)聯(lián)故障己剔除,本文所使用的 現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)數(shù)據(jù)以經(jīng)過(guò)整理。下表5.1中列出了部分故障間隔時(shí)間的數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)室 試驗(yàn)數(shù)據(jù)主要是實(shí)驗(yàn)室試驗(yàn)過(guò)程中所產(chǎn)生的故障數(shù)據(jù)。通常實(shí)驗(yàn)室試驗(yàn)是在模擬 鏈?zhǔn)降稁?kù)及機(jī)械手換刀過(guò)程的前提下,進(jìn)行的有針對(duì)性的可靠性試驗(yàn)。本文使用 的實(shí)驗(yàn)室試驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)源于實(shí)驗(yàn)室鏈?zhǔn)降稁?kù)及機(jī)械手可靠性試驗(yàn)臺(tái)運(yùn)行過(guò)程中所 產(chǎn)生的故障數(shù)據(jù),試驗(yàn)臺(tái)2012年9月到2014年1月期間進(jìn)行的可靠性試驗(yàn)?,F(xiàn) 場(chǎng)試驗(yàn)數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)室試驗(yàn)數(shù)據(jù)如下表:

鏈?zhǔn)降稁?kù)及機(jī)械手分布模型的建立|加工中心

通過(guò)對(duì)直方圖的分析,并考慮威布爾分布較強(qiáng)的適應(yīng)性。所以下文將在假設(shè) 故障數(shù)據(jù)服從兩參數(shù)威布爾模型的基礎(chǔ)上,對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,并進(jìn)行相應(yīng)的 參數(shù)估計(jì),最后運(yùn)用解析法進(jìn)行模型檢驗(yàn),從而最終確定故障數(shù)據(jù)所服從的分布 模型。