切削条件下主轴径向误差运动的快速分离方法

《Journal of Manufacturing and Materials Processing》：A Rapid Separation Method of Spindle Radial Error Motion Under Cutting Conditions

　　

在切削过程中测量主轴径向误差运动（Spindle Radial Error Motion）对于监测工件加工质量和主轴运行状态至关重要。研究人员分析了传统方法在切削条件下应用时遇到的分离时间过长的问题。研究了一种基于分步分离（Step Separation）的快速分离策略。结合双向测量法（Bidirectional Measurement）和多探头法（Multi-Probe Method）的优势，提出了一种主轴径向误差运动的快速分离方法。基于高、低主轴转速下的一次谐波分量（First Harmonic Component）的特性，开发了一种安装偏心（Installation Eccentricity）的提取方法。采用主轴内置编码器采集技术（Spindle Built-in Encoder Acquisition Technology）和角位置重采样方法（Angle Position Resampling Method）来减少切削条件对误差分离的影响。最后，通过实际切削实验验证了所提方法的有效性，结果表明该方法不仅能实现快速分离，还能在切削条件下获得更好的分离精度。

**论文解读**

**研究背景与问题**

主轴作为机床核心部件，其径向误差运动直接反映主轴运行状态，并影响工件加工精度。传统主轴径向误差测量通常在非切削状态下进行，以减小干扰。然而，在实际切削过程中，切削力、工件重量及安装精度等因素会导致主轴误差运动发生变化，这种变化对于研究主轴在外力作用下的动态特性及监测工件加工误差至关重要。现有误差分离方法（如反向法、多步法、多探头法）在切削条件下应用面临诸多挑战：反向法需旋转探头和基准件，受角度重定位误差影响；多步法存在谐波抑制，且需要额外精密分度台；多探头法虽能实现在线测量，但存在谐波抑制问题，尤其是一阶谐波抑制导致安装偏心与主轴误差运动的一阶分量无法分离。此外，传统方法在切削条件下分离时间过长，无法满足实时监测需求。因此，研究人员提出一种适用于切削条件的快速主轴径向误差运动分离方法。

**研究内容与方法**

研究人员在《Journal of Manufacturing and Materials Processing》上发表了题为“切削条件下主轴径向误差运动的快速分离方法”的论文。研究首先分析了位移传感器测量数据的组成，包括基准件圆度误差、安装偏心及主轴径向误差运动。针对传统方法分离时间长的问题，提出基于分步分离的快速策略：在切削前分离干扰信息（圆度误差和安装偏心），切削时仅需从传感器信号中去除干扰信息，大幅缩短在线计算时间。结合双向测量法（两个垂直传感器直接分离X、Y方向误差）和三点法（三个传感器分离圆度误差）的优势，提出快速分离方法。针对安装偏心分离，利用低转速下主轴误差运动的一阶谐波分量可忽略的特点，提取低转速下传感器信号中的+1次谐波分量作为安装偏心，从而在高转速切削时分离主轴误差运动的一阶分量。为减少切削条件（如速度波动、切削力变化）对分离精度的影响，采用主轴内置编码器同步采集角度信号，并通过角位置重采样方法将等时间间隔采样转换为等角度间隔采样，消除非均匀采样引入的误差。传感器安装角度优化为0°、90°和44.5°，以避免谐波抑制并保证分离精度。

**研究结果**

**5.3.1 干扰信息分离结果**：通过低转速（30 r/min）实验，获取三个位移传感器信号和主轴编码器角度信号，经角位置重采样后，利用三点法分离出基准件圆度误差，并从垂直布置的传感器中提取一阶谐波分量，将+1次谐波分量作为安装偏心，得到偏心半径0.85 μm，偏心角76.58°。预分离过程耗时约2.4秒（4000个数据点）。

**5.3.2 主轴径向误差运动分离结果**：在切削实验（主轴转速600 r/min，进给100 mm/min，切深1 mm）中，通过角位置重采样后的位移信号，查表去除预存干扰信息，快速分离出主轴径向误差运动。在线计算每转周期仅需不到5毫秒，远优于传统方法每转0.6~0.9秒的耗时。将分离出的主轴径向误差运动通过坐标变换转化为工件圆度误差，得到6.7 μm。同时，利用圆度仪实测加工工件圆度误差为7.57 μm，两者结果接近，验证了分离方法的准确性。差异可能源于测量误差及未考虑刀尖形状和相邻刀痕影响。

**讨论与结论**

研究提出的快速分离方法有效解决了切削条件下传统方法分离时间长、受谐波抑制和角度采样不均匀影响等问题。通过分步策略和内置编码器角位置重采样，实现了切削过程中主轴径向误差运动的快速、准确分离。结论部分翻译如下：为了实现切削条件下主轴径向误差运动的在线测量，本研究提出了一种基于双向测量法和多探头法的主轴径向误差运动快速分离方法。基于误差分离原理，该方法采用分段分离策略，抑制了重复分离过程中产生的冗余干扰信号，缩短了切削载荷下的误差分离计算时间，提高了主轴径向误差运动提取的计算效率。利用机床内置信号采集模块采集主轴编码器信号，为传感器位移信号的截取和处理提供角度参考。应用角位置重采样算法减轻动态切削条件引起的采样角间隔变化，从而提高切削过程中干扰误差分量的提取精度。基于主轴编码器角信号的分离过程提高了切削环境下主轴径向误差运动的提取精度，并实现了车削过程中可靠的在线快速误差分离。将提取的主轴径向误差运动数据转换为工件坐标系，并与加工表面的离机圆度测量结果进行比较。比较结果表明，分离出的主轴误差数据与离线测量的工件圆度轮廓具有良好的一致性。在实际切削条件下，该方法实现了主轴径向误差运动的高效提取，并具有可靠的测量精度。本研究为未来动态切削条件下主轴动态特性的研究奠定了基础。结合对卡盘-工件振动相关模型的深入研究，该方法能够实现切削位置径向偏心的实时监测。它支持加工误差的实时监测和预警，并为智能制造中优化切削参数提供反馈信号。这些有前景的方面是研究人员后续研究的核心方向。