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公开(公告)号:CN115890345B
公开(公告)日:2025-04-04
申请号:CN202211376384.8
申请日:2022-11-04
Applicant: 华中科技大学
IPC: B23Q17/12
Abstract: 本发明属于机器人铣削加工相关技术领域,其公开了一种机器人铣削低频颤振稳定性预测方法及系统,该方法包括以下步骤:(1)基于机器人铣削过程建立考虑表面更新的瞬时切削力计算模型;(2)基于脉冲响应函数法建立考虑模态耦合效应的低频颤振稳定性预测模型,继而采用低频颤振稳定性预测模型进行低频颤振预测。本发明基于表面更新(SR)计算动态切厚,采用基于脉冲响应函数法(IRF)的动态建模策略,结合了SR和IRF,同时考虑铣削断续切削特性和模态耦合效应,实现了低频颤振的准确预测。
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公开(公告)号:CN119457987A
公开(公告)日:2025-02-18
申请号:CN202411634669.6
申请日:2024-11-15
Applicant: 南京航电智能制造科技有限公司 , 江苏航浦国创复材研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了刀柄振动监测装置,属于信号监测技术领域,包括盖板、外壳和垫块,所述盖板同轴安装在所述外壳上,并形成容纳空间,所述垫块同轴安装在所述容纳空间中,所述垫块周向设置至少一个安装板,所述安装板上安装振动监测模块。本发明通过将所述垫块以过盈配合的方式直接安装在所述刀柄本体上,有效减少了振源和振动传感器之间的单元数量,使所述监测装置具有较高的灵敏度。同时,所述监测装置结构简单、尺寸较小,可有效避免所述监测装置过大而导致振源信号减弱的问题,保证了所述监测装置的准确性。
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公开(公告)号:CN119141327A
公开(公告)日:2024-12-17
申请号:CN202411596987.8
申请日:2024-11-11
Applicant: 浙江大学
IPC: B23Q17/12
Abstract: 本发明涉及超精密切削加工技术领域,特指一种超精车削中表面微观形貌与粗糙度的在线监测方法,该方法采集机床内部的信号数据和刀具参数,通过信号分析处理模块的加工表面微观形貌几何仿真模型、深度学习模型和预测结果绘制程序进行数据加工和结果预测,绘制加工表面的仿真粗糙度分布图以及指定的局部区域的三维微观形貌图。本方法无需借助外部的传感器件,仅依靠机床在加工过程中产生的内部信号,实现了对加工过程中刀具与工件之间振动情况的监测。同时,结合几何仿真模型和深度学习模型,实现了考虑刀具与工件之间相对振动与塑性侧流和弹性回复效应的加工过程中表面微观形貌和粗糙度的监测功能。
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公开(公告)号:CN112996617B
公开(公告)日:2024-12-10
申请号:CN201980073373.2
申请日:2019-10-30
Applicant: 星精密株式会社
Inventor: 贺来则夫
Abstract: 本发明提供一种能够缩短工件加工的周期时间的车床。车床(1)具备:第一主轴(12),能够固持工件(W0)以主轴中心线(AX1)为中心旋转;第二主轴(22),与第一主轴(12)对向且能够固持工件W0以主轴中心线(AX1)为中心旋转;刀架31,设置着用来对固持在两主轴(12、22)的工件W0进行切割的切割工具T1;以及控制部(U1),控制两主轴(12、22)的旋转、及两主轴(12、22)与刀架31为切割工件(W0)而进行的相对移动。控制部(U1)使固持工件W0的两主轴(12、22)同步旋转后使第一主轴(12)的旋转速度V1变动并检测第二主轴(22)的旋转速度V2,如果所检测出的旋转速度V2的变动(ΔV2)为特定范围内,那么判别为工件(W0)的切割正常。
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公开(公告)号:CN119035622A
公开(公告)日:2024-11-29
申请号:CN202410953037.X
申请日:2024-07-16
Applicant: 重庆大学
Abstract: 发明提供一种基于磁吸结构的换电式智能测振铣刀。在刀柄中心通孔处安装三维加速度传感器,测得的振动数据经微控制器处理后无线传输至上位机进行显示、储存及分析。同时,为了解决智能刀具续航弱、需反复停机充电的缺点,设计了独立的电源部分,能够通过磁吸结构实现快速地更换电源,进而最小限度地降低停机时间。该智能测振铣刀可以快速实现电源的补充,实时测量刀具加工时的振动并无线传输至上位机进行显示和储存,且通过对该信息进行分析后可以实现刀具状态监测、刀具磨损预测及颤振实时监测等功能。
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公开(公告)号:CN118819069B
公开(公告)日:2024-11-29
申请号:CN202411315938.2
申请日:2024-09-20
Applicant: 广州盈惠兴科技股份有限公司 , 鼎翔(佛山)科技有限公司
IPC: G05B19/408 , B23Q15/013 , B23Q15/08 , B23Q15/22 , B23Q17/12 , G06N3/0442
Abstract: 本申请涉及工件加工领域,尤其涉及用于数控加工刀具的路径智能优化方法及系统,方法包括步骤:对历史数据中的振动数据进行筛选,得到异常的振动幅值;获取工件的相邻帧的边缘图像,计算振动幅值对应的切割评价;构建数据集,数据集内包含历史数据中的振动幅值和标签,标签为振动幅值对应的切割评价,根据数据集训练神经网络模型得到预测模型;在刀具沿预设路径切割的过程中,将实时的振动数据输入到预测模型中,输出切割评价预测值,响应于切割评价预测值大于预设阈值,降低刀具的切割速度并校准刀具的位置。本申请具有提高加工件的尺寸精度和形状精度的效果。
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公开(公告)号:CN118819069A
公开(公告)日:2024-10-22
申请号:CN202411315938.2
申请日:2024-09-20
Applicant: 广州盈惠兴科技股份有限公司 , 鼎翔(佛山)科技有限公司
IPC: G05B19/408 , B23Q15/013 , B23Q15/08 , B23Q15/22 , B23Q17/12 , G06N3/0442
Abstract: 本申请涉及工件加工领域,尤其涉及用于数控加工刀具的路径智能优化方法及系统,方法包括步骤:对历史数据中的振动数据进行筛选,得到异常的振动幅值;获取工件的相邻帧的边缘图像,计算振动幅值对应的切割评价;构建数据集,数据集内包含历史数据中的振动幅值和标签,标签为振动幅值对应的切割评价,根据数据集训练神经网络模型得到预测模型;在刀具沿预设路径切割的过程中,将实时的振动数据输入到预测模型中,输出切割评价预测值,响应于切割评价预测值大于预设阈值,降低刀具的切割速度并校准刀具的位置。本申请具有提高加工件的尺寸精度和形状精度的效果。
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公开(公告)号:CN112676919B
公开(公告)日:2024-09-27
申请号:CN202011046279.9
申请日:2020-09-29
Applicant: 发那科株式会社
Inventor: 立木伸吾
IPC: B23Q17/12
Abstract: 本发明提供一种机床和其制动器检查方法,所述机床包括:驱动轴,其具有制动器(5)并由电机(2)驱动;检测部(13),其对驱动轴的状态量进行检测;以及控制部(4),其基于由检测部(13)检测到的状态量对驱动轴进行控制,控制部(4)包括:切换指令部(14),其输出将制动器(5)切换为导通或断开的切换指令;振动指令部(16),其在由切换指令部(14)输出切换指令后的第一时刻、以及与第一时刻隔开时间间隔的第二时刻,输出使电机(2)略微正转和反转的振动指令;以及判定部(17),其基于在由振动指令部(16)输出振动指令的过程中由检测部检测到的第一时刻的状态量、以及第二时刻的状态量,对制动器(5)的状态进行判定。
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公开(公告)号:CN118417948A
公开(公告)日:2024-08-02
申请号:CN202410600805.3
申请日:2024-05-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: B23Q17/12 , G06F18/22 , G06F18/213 , B23Q17/09 , G01H17/00
Abstract: 本发明公开了一种重载机器人铣削颤振检测方法、装置、介质及产品,涉及机器人铣削加工技术领域。方法包括:获取重载机器人铣削过程中当前时刻的实时加速度信号;根据实时加速度信号,利用变分模式分解方法确定特征信号;确定特征信号的李雅普诺夫指数为特征李雅普诺夫指数;确定特征信号的局部频谱折线相似度为特征局部频谱折线相似度;根据特征李雅普诺夫指数和特征局部频谱折线相似度,确定当前时刻的状态类型。本发明通过确定特征信号能够提高重载机器人铣削颤振检测的精度和效率。
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公开(公告)号:CN118191414B
公开(公告)日:2024-07-23
申请号:CN202410598975.2
申请日:2024-05-15
Applicant: 北京航空航天大学 , 北京航空航天大学江西研究院
Abstract: 本发明涉及数控机床频域特性测试技术领域,具体涉及一种基于机床自激励的数控机床频率特性测试方法,包括:确定第一扫频信号,所述第一扫频信号应用于数控机床中自激励设备的位置和速度;对数控机床运行初步扫频,获取频率特性图,自动分析频率特性图,获取固有频率;确定第二扫频信号,所述第二扫频信号在所述固有频率处和除固有频率以外的其他频率处具有不同的扫频速率;对数控机床运行多次扫频,基于多次扫频的运行结果参数,获取频率特性测试结果;本发明能够缩短扫频测试周期,提高数控机床频率特性测试的精度。
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