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標(biāo)題: 大數(shù)據(jù)也可以用于五軸加工評(píng)估! [打印本頁(yè)]

作者: jiajoin    時(shí)間: 2019-3-13 09:56
標(biāo)題: 大數(shù)據(jù)也可以用于五軸加工評(píng)估!
本帖最后由 jiajoin 于 2019-3-13 09:58 編輯 ; A( g0 K& s5 U0 [2 H* G* a( H
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五軸加工件的表面質(zhì)量是評(píng)價(jià)五軸加工水平的重要指標(biāo),如何快速簡(jiǎn)單高效地檢測(cè)工件表面質(zhì)量,涉及到檢測(cè)方法、檢測(cè)設(shè)備等諸多因素。高效的檢測(cè)加工件表面輪廓精度不僅能快速評(píng)判五軸加工機(jī)床的好壞,還可以快速為加工工藝、加工程序反饋問(wèn)題。
檢測(cè)加工件表面輪廓精度好壞現(xiàn)主要通過(guò)以下方式:憑經(jīng)驗(yàn)觀察工件是否有過(guò)切和紋路,但是這種方式不能定量分析。
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▲工件過(guò)切
通過(guò)三坐標(biāo)測(cè)量?jī)x等精密地測(cè)量出零件的x、y、z三個(gè)坐標(biāo)的數(shù)值,并對(duì)這些標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)值進(jìn)行計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理,通過(guò)擬合形成測(cè)量的元素,經(jīng)過(guò)數(shù)學(xué)計(jì)算得出位置、形狀公差以及其他幾何數(shù)據(jù),但需購(gòu)買(mǎi)專用檢測(cè)設(shè)備。
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▲三坐標(biāo)測(cè)量
而基于大數(shù)據(jù)的五軸加工件輪廓精度評(píng)估,不需要專業(yè)設(shè)備測(cè)頭檢測(cè),通過(guò)加工過(guò)程中大數(shù)據(jù)的采集,以及UG/NX對(duì)模型點(diǎn)云數(shù)據(jù)的提取,以ICP(最近點(diǎn)迭代)算法完成采集點(diǎn)數(shù)據(jù)與模型點(diǎn)云數(shù)據(jù)之間的配準(zhǔn)。
然后通過(guò)計(jì)算采集點(diǎn)云數(shù)據(jù)與模型點(diǎn)云數(shù)據(jù)之間的最大偏差、最小偏差和平均偏差,從而完成模型的偏差評(píng)估。
五軸加工數(shù)據(jù)模型的建立
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大數(shù)據(jù)技術(shù)向工業(yè)領(lǐng)域的逐步滲透使它成為了制造領(lǐng)域近年來(lái)最為熱門(mén)的新興技術(shù)。如今的數(shù)控系統(tǒng)已經(jīng)具備在插補(bǔ)或位置控制的周期中同步采集多項(xiàng)指令數(shù)據(jù)和反饋信號(hào),并可連續(xù)長(zhǎng)時(shí)間地把這些珍貴的過(guò)程數(shù)據(jù)記錄并保存下來(lái)。
SSTT是伺服調(diào)整工具(Servo Self Test Tools)的簡(jiǎn)稱,主要用于配備數(shù)控系統(tǒng)的機(jī)床在線調(diào)試、診斷過(guò)程,也可以作為一種離線數(shù)據(jù)分析工具(以華中數(shù)控系統(tǒng)為例)。在加工過(guò)程中SSTT實(shí)時(shí)采集每個(gè)采樣周期的機(jī)床指令位置、實(shí)際位置、跟隨誤差、運(yùn)動(dòng)速度、主軸電流以及附加傳感器反饋的振動(dòng)信號(hào)、溫度信號(hào)等數(shù)據(jù)。
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▲SSTT應(yīng)用場(chǎng)景
iScope軟件能對(duì)采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行離線的可視化分析,在采集數(shù)據(jù)之后,iScope軟件能夠從采樣數(shù)據(jù)文件中讀取機(jī)床狀態(tài)數(shù)據(jù),將其中的指令位置和實(shí)際位置重構(gòu)出指令刀位點(diǎn)和實(shí)際刀位點(diǎn)在工件坐標(biāo)系下的位置,再由刀位點(diǎn)分別張成指令刀位點(diǎn)曲面和實(shí)際刀點(diǎn)位曲面?捎糜谘芯勘砻嫒毕菖c數(shù)控系統(tǒng)內(nèi)外數(shù)據(jù)變換規(guī)律之間的映射關(guān)系。SSTT采集的是每個(gè)軸的機(jī)床坐標(biāo)數(shù)據(jù),iScope通過(guò)RTCP變換,將機(jī)床坐標(biāo)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為工件坐標(biāo)系數(shù)據(jù)。
加工件質(zhì)量的檢測(cè)
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由于采集的S件數(shù)據(jù)是分段截面的數(shù)據(jù),在同一個(gè)Z高度下采集了曲面1、2、3、4的數(shù)據(jù),F(xiàn)在S件曲面1、2、3、4上插入點(diǎn)集,讓采集的數(shù)據(jù)與點(diǎn)集進(jìn)行匹配,通過(guò)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的配準(zhǔn),可以將不同坐標(biāo)系下或不同角度下獲得的點(diǎn)云數(shù)據(jù)統(tǒng)一到同一個(gè)基準(zhǔn)坐標(biāo)系下。通過(guò)采集數(shù)據(jù)點(diǎn)與目標(biāo)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的配準(zhǔn),得出S件型面各部分平均偏差。
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▲S件模型
獲得S件CAD模型偏置點(diǎn)云數(shù)據(jù),具體步驟包括:將S件模型導(dǎo)入U(xiǎn)G/NX,通過(guò)曲面——截取體,截取CAD模型的側(cè)面部分,即獲得S件CAD模型;通過(guò)UG/NX插入——點(diǎn)——點(diǎn)集,在曲面上生成相應(yīng)的點(diǎn)集并導(dǎo)出,得到原始S件CAD模型點(diǎn)云數(shù)據(jù)圖;點(diǎn)云數(shù)據(jù)文本格式輸出,獲得MATLAB能識(shí)別的點(diǎn)云數(shù)據(jù)格式。
對(duì)SSTT采集到數(shù)據(jù)和模型提取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)采用ICP算法進(jìn)行精配準(zhǔn),通過(guò)MATLAB編程實(shí)現(xiàn)剛體變換的ICP算法的求解,MATLAB實(shí)現(xiàn)的具體步驟如下:計(jì)算最近點(diǎn),根據(jù)采集的S件4個(gè)截面的點(diǎn)云數(shù)據(jù)集U,對(duì)于數(shù)據(jù)點(diǎn)集U中的每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),求出在目標(biāo)點(diǎn)集P中距離最近的點(diǎn),并組合成點(diǎn)集Q;采集數(shù)據(jù)點(diǎn)集U經(jīng)過(guò)ICP算法變換之后,形成數(shù)據(jù)點(diǎn)集;與CAD模型比對(duì)分析,S件采集點(diǎn)云數(shù)據(jù)在進(jìn)行ICP算法變換過(guò)程中,經(jīng)過(guò)十幾個(gè)迭代的計(jì)算,S件采集點(diǎn)云數(shù)據(jù)與CAD模型點(diǎn)云數(shù)據(jù)之間的偏差趨于穩(wěn)定后,偏差值最小為0.0098,最大在0.0415左右。
通過(guò)SSTT軟件完成五軸機(jī)床S件加工實(shí)際坐標(biāo)數(shù)據(jù)的采集,iScope軟件完成RTCP的轉(zhuǎn)換并輸出工件坐標(biāo)。通過(guò)S件CAD模型偏置點(diǎn)云數(shù)據(jù)的方法和步驟,然后通過(guò)ICP算法完成采集點(diǎn)云數(shù)據(jù)與目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)即CAD模型偏置點(diǎn)云數(shù)據(jù)之間的配準(zhǔn),從而消除外界因素引起的點(diǎn)云數(shù)據(jù)坐標(biāo)系之間的偏差,完成采集點(diǎn)云數(shù)據(jù)與CAD模型的比對(duì)分析,從而定量分析S件表面輪廓精度,為測(cè)量環(huán)節(jié)提供評(píng)估依據(jù),從而節(jié)省產(chǎn)品件測(cè)量檢測(cè)時(shí)間。
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對(duì)于制造業(yè)來(lái)說(shuō),大數(shù)據(jù)技術(shù)不僅是掌握龐大的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)信息,而且更是對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行恰當(dāng)?shù)膶I(yè)化處理,從中快速提取出有實(shí)用價(jià)值的潛在知識(shí),進(jìn)一步優(yōu)化生產(chǎn)過(guò)程。通過(guò)對(duì)加工采集數(shù)據(jù)的處理,將采集的數(shù)據(jù)與加工模型進(jìn)行對(duì)比分析加工件表面質(zhì)量,可以快速評(píng)估加工件表面輪廓精度。
(來(lái)源jiajuxia)
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作者: 桌前一盆花    時(shí)間: 2019-3-13 10:34
先是專業(yè)設(shè)備采集數(shù)據(jù)評(píng)估,現(xiàn)在是自己采集數(shù)據(jù)評(píng)估。以后就是自己評(píng)估自己修正。樓主是做智能機(jī)床的嗎?這么高大上的行業(yè)。多發(fā)帖,讓我們多漲見(jiàn)識(shí)。
作者: 遠(yuǎn)祥    時(shí)間: 2019-3-13 20:19
大數(shù)據(jù)很多的會(huì)關(guān)注于生產(chǎn)效率,產(chǎn)量班次和生產(chǎn)標(biāo)時(shí)。




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