智能化電主軸技術(shù)

目錄
前言
第1章 電主軸關(guān)鍵技術(shù)與性能 1
1.1 電主軸結(jié)構(gòu)及工作原理 1
1.1.1 電主軸結(jié)構(gòu)與分類 1
1.1.2 電主軸電機工作原理 3
1.1.3 電主軸技術(shù)參數(shù) 6
1.1.4 電主軸技術(shù)發(fā)展趨勢 8
1.2 電主軸共性關(guān)鍵技術(shù) 10
1.2.1 電主軸軸承技術(shù) 10
1.2.2 電主軸電動機及控制技術(shù) 15
1.2.3 電主軸潤滑與冷卻技術(shù) 19
1.2.4 電主軸動平衡技術(shù) 22
1.2.5 電主軸刀具接口技術(shù) 23
1.3 電主軸靜動態(tài)性能 25
參考文獻 30
第2章 電主軸驅(qū)動方式及其基礎(chǔ)理論 31
2.1 恒壓頻比控制 31
2.1.1 恒壓頻比控制原理與控制方式 31
2.1.2 電主軸電壓-頻率控制的機械特性 32
2.1.3 電主軸恒壓頻比控制建模及仿真分析 36
2.2 矢量控制 38
2.2.1 坐標變換 39
2.2.2 電主軸動態(tài)數(shù)學模型 40
2.2.3 電主軸矢量控制 43
2.2.4 無速度傳感器矢量控制系統(tǒng)建模與仿真分析 44
2.3 直接轉(zhuǎn)矩控制 49
2.3.1 直接轉(zhuǎn)矩控制原理 50
2.3.2 逆變器數(shù)學模型與電壓空間矢量 53
2.3.3 電主軸直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)模型 55
2.3.4 電主軸直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)仿真及結(jié)果分析 64
2.3.5 直接轉(zhuǎn)矩控制與矢量控制的內(nèi)在聯(lián)系 65
2.3.6 直接轉(zhuǎn)矩控制的特點 67
參考文獻 68
第3章 電主軸生熱及傳熱過程 70
3.1 電主軸損耗分析及生熱量計算 70
3.1.1 電機生熱分析與計算 70
3.1.2 軸承生熱分析與計算 72
3.2 電主軸傳熱形式與換熱系數(shù)計算 73
3.2.1 傳熱學基本理論 73
3.2.2 電主軸內(nèi)部熱傳導 74
3.2.3 電主軸與外部介質(zhì)的對流換熱 74
3.3 電主軸溫度場有限元基本方程 77
3.4 熱彈性力學基本理論 78
參考文獻 80
第4章 主軸動平衡基礎(chǔ)理論及方法 82
4.1 剛性轉(zhuǎn)子的動力學建模 82
4.1.1 剛性轉(zhuǎn)子及轉(zhuǎn)子的平衡 82
4.1.2 剛性轉(zhuǎn)子的動力學模型 83
4.2 不平衡量的表示方法 85
4.3 不平衡的分類 87
4.4 平衡允差規(guī)范 89
4.5 校正平面的選擇 91
4.6 轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的現(xiàn)場動平衡 92
4.6.1 剛性轉(zhuǎn)子動平衡原理 92
4.6.2 剛性轉(zhuǎn)子動平衡方法 93
4.7 撓性轉(zhuǎn)子的動平衡 96
4.8 振動信號提取算法 97
4.8.1 振動信號平滑處理算法 97
4.8.2 基于時域平均和FIR濾波的信號預(yù)處理 99
4.8.3 信號提取方法 100
參考文獻 102
第5章 電主軸電機定子電阻智能辨識方法 104
5.1 電主軸定子電阻特性分析 105
5.1.1 定子電阻對直接轉(zhuǎn)矩控制性能的影響 105
5.1.2 定子電阻特性分析 107
5.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定子電阻參數(shù)辨識 113
5.3 混合智能定子電阻辨識 119
5.3.1 基于ANN-CBR的定子電阻參數(shù)辨識策略 119
5.3.2 混合智能定子電阻參數(shù)辨識算法 121
5.3.3 混合智能定子電阻辨識仿真試驗 128
5.3.4 試驗驗證 129
5.4 基于隨機擾動的生物地理學優(yōu)化算法改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定子電阻參數(shù)辨識 130
5.4.1 生物地理學優(yōu)化算法 130
5.4.2 基于隨機擾動的生物地理學優(yōu)化算法 132
5.4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電主軸定子電阻辨識上的應(yīng)用 134
5.4.4 基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定子電阻參數(shù)辨識 135
5.4.5 試驗驗證 136
參考文獻 138
第6章 電主軸熱態(tài)性能預(yù)測技術(shù) 142
6.1 電主軸溫度場有限元模型 142
6.2 基于損耗試驗的電主軸生熱量計算 144
6.3 基于換熱系數(shù)優(yōu)化的電主軸溫度場預(yù)測模型 145
6.3.1 基于遺傳算法的電主軸溫度場預(yù)測模型 146
6.3.2 基于*小二乘法優(yōu)化換熱系數(shù)的電主軸溫度場預(yù)測模型 152
6.4 預(yù)測模型精度分析 157
6.4.1 基于*小二乘優(yōu)化換熱系數(shù)的電主軸溫度場模型精度分析 157
6.4.2 基于遺傳算法優(yōu)化換熱系數(shù)的電主軸溫度場模型精度分析 158
6.4.3 不同方法優(yōu)化換熱系數(shù)的電主軸溫度場模型精度對比 159
6.5 電主軸溫度場預(yù)測模型損耗靈敏度分析 160
6.5.1 參數(shù)局部靈敏度分析方法 160
6.5.2 預(yù)測模型損耗靈敏度分析 161
6.6 電主軸熱變形預(yù)測 162
6.6.1 電主軸熱變形有限元模型 163
6.6.2 基于換熱系數(shù)優(yōu)化的電主軸熱變形預(yù)測模型 165
參考文獻 172
第7章 電主軸振動自動抑制技術(shù) 174
7.1 動平衡系統(tǒng)組成及工作原理 174
7.1.1 平衡頭 174
7.1.2 傳感器 176
7.2 動平衡系統(tǒng)軟件設(shè)計 179
7.2.1 軟件系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu) 179
7.2.2 主界面設(shè)計 180
7.2.3 信號采集 181
7.2.4 配重盤相位的獲取 183
7.2.5 不平衡量與影響系數(shù)計算 187
7.2.6 校正質(zhì)量移動 188
7.3 動平衡系統(tǒng)特性分析 191
7.3.1 轉(zhuǎn)速對動平衡系統(tǒng)平衡效果的影響 191
7.3.2 試重角度對影響系數(shù)及平衡效果的影響 192
參考文獻 193
第8章 智能化電主軸在數(shù)控機床上的應(yīng)用 195
8.1 智能化數(shù)控機床關(guān)鍵技術(shù) 195
8.2 智能化電主軸系統(tǒng) 196
8.3 深度學習與電主軸智能化 198
8.3.1 深度學習在軸承故障診斷中的應(yīng)用 199
8.3.2 深度學習在電主軸故障診斷中的應(yīng)用 200
8.3.3 深度學習在電主軸狀態(tài)評價中的應(yīng)用 201
參考文獻 203
第9章 陶瓷電主軸 205
9.1 陶瓷電主軸電磁特性 205
9.1.1 供電變頻器工作特性 205
9.1.2 陶瓷電主軸漏磁 208
9.2 陶瓷電主軸振動噪聲特性 210
9.2.1 陶瓷電主軸振動特性 210
9.2.2 陶瓷電主軸輻射噪聲特性 212
參考文獻 218