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  • 數(shù)控車床構(gòu)架線路問題簡析

    時間:2024-10-17 11:35:24 數(shù)控機床 我要投稿
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    數(shù)控車床構(gòu)架線路問題簡析

      數(shù)控機床的操作和監(jiān)控全部在這個數(shù)控單元中完成,它是數(shù)控機床的大腦。下面小編整理了數(shù)控車床構(gòu)架線路的相關(guān)問題簡析,希望對大家有幫忙。

      數(shù)控機床與一般機床相比由于機械結(jié)構(gòu)簡單,因此若對數(shù)控機床實施故障診斷正確率較高。本文以數(shù)控車床、數(shù)控磨床為對象,簡要介紹檢測、分析、診斷的方法。數(shù)控車床以上海第二機床廠制造的HZ一07型為例,主軸傳動系統(tǒng)示意如1.使用PCM300D故障診斷儀,內(nèi)配分析軟件Labstar.

      每次檢測時,空運轉(zhuǎn),轉(zhuǎn)速統(tǒng)一定為1200轉(zhuǎn)/分,加速度傳感器每次都安置在主軸箱外壁相同位置。dB值越大,說明振動能量越大,故障嚴重,反之dB值越小,則故障輕微或不存在。dB值與相應(yīng)對策。

      分析頻譜時,以分析功率頻譜為主,先在高頻譜內(nèi)先大致了解振動能量的分布,常見振動能量的大部分分布在O一50Hz頻域內(nèi),故障主要集中在滾動軸承上。后查找和計算主軸軸承的軸頻分別為IHz和ZoHz時故障特征頻率。表中F.、F、FI、F、Fb分別表示滾動軸承的保持架、外滾道不預(yù)緊時的內(nèi)滾道、預(yù)緊時的內(nèi)滾道和滾子的故障特征頻率,將頻譜上的主要峰值與內(nèi)軸頻(Fr)為20Hz時的各數(shù)值相對照,只要部分吻合,即可初步診斷軸承存在故障。

      檢側(cè)dB>30故障明顯有故障、不嚴重,按加工精度要求決定繼續(xù)使用或修理分折頻譜尋找故障源無故「遺修理或調(diào)整,若在多幅中都明顯存在某一軸承的故障頻率,即可診斷該軸承有故障,并可視F.、F.等的峰值大小確定故障主要存在軸承的何處,至于是否需要更新則視被加工件的精度不同要求而定。

      常見故障特征頻譜及診斷方法有下述幾種:當(dāng)頻譜上明顯出現(xiàn)軸頻及其多階倍頻時,應(yīng)首先懷疑主軸系統(tǒng)零件松動。此時隨機頻率往往也繁多。當(dāng)頻譜上明顯出現(xiàn)軸頻的1/2倍頻及其多階倍頻時,應(yīng)先懷疑皮帶輪與軸、鍵之間存在軸孔配合松動,鍵、槽配合松動。

      當(dāng)頻譜上軸頻的二倍頻峰值明顯大于軸頻峰值時,應(yīng)先懷疑主軸旋轉(zhuǎn)時不平衡,而此不平衡常常并非因主軸系統(tǒng)自身造成,而是由安裝在主軸前端的工裝件動平衡不良造成。從已發(fā)現(xiàn)的多次這類故障分析這種動平衡不良,隨著機床使用時間延長,對機床的前后軸承都會產(chǎn)生損壞作用。

      比較而言后軸承的損壞較明顯雜志上有文章介紹。軸彎曲時出會出現(xiàn)上述頻譜,筆者認為由于數(shù)控車床的主軸剛性好。安裝精度高,這種故障發(fā)生的可能性很小。數(shù)控磨床數(shù)控磨床與數(shù)控車床相比,精度更高,由于價格昂貴,無論管理人員還是修理人員往往存有怕拆、怕修的心理。

      一旦發(fā)生被加工件精度偏低的情況,常常是先調(diào)整砂輪,再調(diào)整工裝夾具。若都無效就調(diào)主軸軸承但更新有時也會顯得無益所以對磨床主軸軸承采用振動法診斷更顯得有價值,但在具體診斷方法上與數(shù)控車床不盡相同二筆者所在企業(yè)將這類磨床的大部分安排在工件熱處理后批量磨加工上,每天加工出的首件必須經(jīng)專職檢驗人員按照工藝要求檢查圓度、錐度等,只有各項指標合格,方可連續(xù)加工。

      對于各臺數(shù)控磨床,這每一份的工件加工精度誤差報告是分析磨床主軸軸承故障的重要參考資料。下面以進口的數(shù)控M12T型內(nèi)外圓磨床為例簡要介紹如何分析診斷。數(shù)控M12T數(shù)控磨床具有自動夾裝工件,自動進給,自動檢量工件加工尺寸,自動修磨砂輪,自動保持砂輪的恒線速度等先進功能。

      注意事項傳感器必須貼緊被測部位,傳感器的導(dǎo)線盡量采用短線。被測的主軸軸頻盡可能不采用50、25、16.采樣時,必須擰緊各緊固件,特別是電機座架、油泵底座處的固緊件。凡與采樣無關(guān)的運動件盡量停止運轉(zhuǎn)。若被測機床附近安置著會產(chǎn)生強烈振動的設(shè)備,盡可能讓該設(shè)備暫停運轉(zhuǎn),若有困難,可以對被測機床先在非運轉(zhuǎn)狀態(tài)(即靜止狀態(tài))下采樣,再在運轉(zhuǎn)狀態(tài)下采樣,分析時將非運轉(zhuǎn)狀態(tài)下出現(xiàn)的信號加以識別和剔除。

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