集成驱动-传感系统结合原位监测以提高超声辅助加工中的振动稳定性

《MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING》:Integrated actuation-sensing system to enhance vibration stability in ultrasonic-assisted processing with in-situ monitoring

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年09月02日 来源:MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING 10.2

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   模块化驱动-传感系统实现了稳定的超声波振幅控制。 通过高速成像评估了切削负载下的原位振幅。 实现了优异的抗干扰能力和改善的表面形貌。 引言: 超声波辅助加工(UAM)在航空航天、生物医学和精密制造领域受到了广泛关注,这得益于其在改善表面质量和提高难加工材料可加工性方面的显著

  

模块化驱动-传感系统实现了稳定的超声波振幅控制。
通过高速成像评估了切削负载下的原位振幅。
实现了优异的抗干扰能力和改善的表面形貌。

引言:
超声波辅助加工(UAM)在航空航天、生物医学和精密制造领域受到了广泛关注,这得益于其在改善表面质量和提高难加工材料可加工性方面的显著优势[1]、[2]、[3]。超声波振动的频率和振幅是影响加工效果的关键工艺参数[4]、[5]、[6]。振幅稳定性直接决定了材料去除行为、表面形貌演化以及加工机理分析的可靠性[7]、[8]。然而,在实际加工过程中,由于刀具和工件持续接触,使用外部传感器难以原位测量刀具尖端振幅,这使得超声波振幅的精确闭环控制成为一项长期挑战[9]、[10]、[11]。

超声波振幅控制研究目前主要依赖于基于电参数反馈的共振频率追踪(RFT)方法,该方法通过监测换能器的电流、电压或相位差来间接维持较大振幅[12]。Liu等人[13]提出了一种基于带通滤波器振荡器的低成本自动共振追踪方案,通过振幅控制和PI补偿,在不同负载下实现了稳定的位移调节。Wang等人[14]提出了一种基于压电换能器电纳圆特性的快速共振频率追踪方法,通过采集和校准两个频率点的电纳信息,快速准确地计算机械共振频率。Zhang等人[15]提出了一种基于电路相位和当前协同的频率追踪方法,实现了更快的收敛和更高的精度。虽然这类方法易于实施,但其本质是通过频率扫描和动态变频来补偿系统状态变化,以最大化振幅。实现恒频恒振幅控制较为困难。压电换能器在高电场和动态负载下表现出明显的非线性特性。外部负载变化和材料不均匀性进一步导致电参数与实际机械振幅之间的对应关系出现偏差[16],限制了基于电反馈方法的控制精度和响应速度[17]、[18]。

超声波辅助加工机理研究通常需要恒频条件下独立控制振幅,以避免频率变化对材料变形和断裂行为的干扰[19]、[20]。然而,传统RFT方法在加工过程中频繁改变激励频率,这不仅难以满足高速和稳定振幅控制的要求,还阻碍了对超声波辅助加工机理的系统揭示。

开发能够在恒频条件下实现快速、精确和稳定振幅控制的新型超声波系统具有重要的科学意义和工程价值。Zhong等人[21]设计了一种结构简单、线性度好的新型AB-D功率放大器,以满足压电陶瓷的快速驱动需求。Wang等人[22]基于最简单的LC匹配网络建立了压电换能器数学模型,并提出了一种高容差匹配方法,使系统在机械共振频率下对负载变化不敏感。Du等人[23]提出了一种基于单一纵向压电换能器的传感-驱动一体化超声波滚压设备,无需外部传感器即可实现高精度振幅控制。还有许多其他研究在功率放大[24]、[25]、[26]、匹配方法[27]、[28]、[29]和换能器优化设计[30]、[31]、[32]方面进行了探索,以提高换能器的负载能力,减少超声波系统在负载下的频率漂移,实现快速精确的振幅调节以维持振幅稳定性。然而,现有研究主要集中在单个功能模块的设计和优化上,对超声波加工系统的系统级设计和协同调试考虑较少。此外,在加工过程中对振幅稳定性的原位监测很少进行,限制了设备运行有效性的实验验证。

近年来,加工过程的原位监测引起了越来越多的研究关注[33]、[34]、[35]。Han等人[36]提出了一种近红外光纤双色高温计系统,用于获取车削过程中切削刃的实时温度。Li等人[37]提出了一种经验统计模型,用于估计刀具的原位磨损面积,包括工艺参数和力特性。采用灰色关联分析分析了改进模型中各变量对刀具磨损的影响。对于超声波振动的原位监测,Sun等人[38]提出了一种基于辐射声压的刀具超声波振动原位表征方法,并验证了其在不同刀具和局部共振条件下的效率。数字图像相关(DIC)技术因其良好的适用性和非接触测量优势而受到广泛关注。DIC技术借助高速摄像机和显微物镜的配置,可以对小切削区域的变形演化过程进行高时空分辨率的表征和分析[39]、[40]、[41]。Ma等人[42]提出了一种正交切削过程中材料变形原位DIC测量的时空运动学分析方法,利用高速摄影、图像处理及数字图像相关技术分析了Ti6Al4V正交切削过程中塑性变形的时空运动学特性。Zhang等人[43]提出了一种基于原位成像的热-机械分析方法,分析了积屑瘤对金属切削过程的影响,并使用数字图像相关技术推导了切削过程中的运动场。然而,基于高速成像和DIC技术的振幅监测和表征在现有文献中尚未见报道。

本研究提出了一种驱动-传感系统。在夹层式超声换能器内嵌入环形压电陶瓷,以实现驱动和振幅传感在单一结构中的集成。这允许直接获取与换能器振动状态强相关的自传感信号,便于加工过程中的原位振幅监测和闭环控制。进一步开发了模块化系统架构,由信号源、可扩展功率放大、信号处理和控制模块组成。系统设计增强了负载能力,同时保持了功能独立性和标准化接口,这使性能优化、功能扩展和适应不同换能器成为可能。通过选择合适的运行频率并采用振幅控制策略,在不进行频率扫描的情况下实现了稳定的振幅调节。此外,引入了一种基于高速成像的原位监测方法,以解决加工过程中直接观察超声波振幅的挑战。结合落锤切削负载测试平台和DIC分析,该方法能够直接观察加工负载扰动下的动态振幅响应,在不干扰加工过程的情况下实现对刀具振动行为的定量化可视化。

本研究包括以下几个方面。首先,从理论上阐明了环形压电陶瓷的自传感机理。其次,介绍了驱动-传感系统及其相应的模块化设计方法。随后,通过开环和闭环实验评估了所提系统的有效性。最后,通过钛合金切削实验证明了该系统在实际超声波辅助加工中的适用性。本研究为在超声波辅助加工中实现高稳定性控制和促进机理研究提供了新的框架。

Section snippets:
夹层式压电陶瓷自传感原理

基于传感压电元件的边界条件:机械夹持和电路开路,压电方程由公式(1)和公式(2)给出。

σλ = -hλj Dj + SλuD εu
Ei = βij ε + hiu εu

其中σλ是应力,λ ∈ {1, 2, 3, 4, 5, 6},Dj是电位移,j ∈ {1, 2, 3},hλj和hiu是第三类张量压电刚度常数,i ∈ {1, 2, 3}且u ∈ {1, 2, 3, 4, 5, 6},εu是应变,SλuD是开路弹性刚度常数,Ei是电场强度。

UAM驱动-传感系统的模块化设计

(1) 驱动-传感一体化压电超声换能器

一体化驱动-传感压电超声换能器的结构示意图如图1(a)所示。电极板和压电陶瓷(PZT)通过安装在后端的螺栓夹持在端盖和声 horn之间。切削刀具通过螺栓和压块固定在刀座上,便于便捷更换和调整。PZT作为...

自传感电压和振幅校准

自传感电压信号和振动振幅的校准如图6所示。换能器由高频信号源激励后进行功率放大。传感PZT产生相应的传感电压,使用示波器实时显示和记录。同时使用激光位移传感器测量切削刀具尖端的实际振动振幅,如图6(b)所示。通过校准关系...

闭环振幅稳定性监测

在切削过程中,由于刀具与工件之间的接触,无法使用激光位移传感器直接测量振动振幅。本研究提出了一种新的原位监测方法,基于开发的落锤切削负载测试平台并结合高速摄像机,更直观地监测加工过程中闭环超声系统内的振幅稳定性。人工散斑图案采用...

加工引起的表面形貌

使用开发的超声系统和落锤切削负载测试平台对TC4工件进行了加工实验。常规切削条件下和超声波辅助条件下TC4工件的加工表面形貌如图14所示。

随着切削速度降低,常规切削下获得的表面形貌如图14(a)-(c)所示。加工表面表现出系列工具诱导标记,在切削...

结论

本研究解决了超声波辅助加工中刀具振幅原位传感和稳定振幅控制的关键挑战。介绍了驱动-传感系统的整体设计方案。进一步提出了一种基于高速成像和数字图像相关的原位振幅监测方法。通过理论分析、系统设计和切削负载实验验证了所提方法的可行性和有效性。主要结论...

CRediT作者贡献声明
Jing Wang:可视化、监督、资源、项目管理、调查、资金获取、数据管理、概念化。
Zhanqiang Liu:写作-审阅和编辑、可视化、监督、资源、项目管理、方法学、资金获取、数据管理、概念化。
Kai Ma:可视化、验证、软件、方法学、调查、数据管理、概念化。
Bing Wang:可视化、监督、资源、项目管理。

利益冲突声明
作者声明他们没有已知的竞争财务利益或个人关系,这些关系可能影响本文所报道的工作。

致谢
作者感谢国家重大科技项目(2025ZD0717XXX)的资助。本工作还得到了国家自然科学基金[92360311, U24B2057, 52522509]、山东省重点研发计划(2023JMRH0307)和山东省自然科学基金(ZR2024ZD43)的资助。

Jing Wang | Zhanqiang Liu | Kai Ma | Bing Wang
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