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新聞中心 >> 數(shù)控機床未來四大發(fā)展趨勢

目前,數(shù)控機床的發(fā)展日新月異,高速化、高精度化、復(fù)合化、智能化、開放化、并聯(lián)驅(qū)動化、網(wǎng)絡(luò)化、極端化、綠色化已成為數(shù)控機床發(fā)展的趨勢和方向。 中國作為一個制造大國,主要還是依靠勞動力、價格、資源等方面的比較優(yōu)勢,而在產(chǎn)品的技術(shù)創(chuàng)新與自主開發(fā)方面與國外同行的差距還很大。中國的數(shù)控產(chǎn)業(yè)不能安于現(xiàn)狀,應(yīng)該抓住機會不斷發(fā)展,努力發(fā)展自己的先進技術(shù),加大技術(shù)創(chuàng)新與人才培訓力度,提高企業(yè)綜合服務(wù)能力,努力縮短與發(fā)達國家之間的差距。中國力爭早日實現(xiàn)數(shù)控機床產(chǎn)品從低端到高端、從初級產(chǎn)品加工到高精尖產(chǎn)品制造的轉(zhuǎn)變,實現(xiàn)從中國制造到中國創(chuàng)造、從制造大國到制造強國的轉(zhuǎn)變。 1、高速化 隨著汽車、國防、航空、航天等工業(yè)的高速發(fā)展以及鋁合金等新材料的應(yīng)用,對數(shù)控機床加工的高速化要求越來越高。 1)主軸轉(zhuǎn)速:機床采用電主軸(內(nèi)裝式主軸電機),主軸最高轉(zhuǎn)速達200000r/min; 2)進給率:在分辨率為0.01μm時,最大進給率達到240m/min且可獲得復(fù)雜型面的精確加工; 3)運算速度:微處理器的迅速發(fā)展為數(shù)控系統(tǒng)向高速、高精度方向發(fā)展提供了保障,開發(fā)出CPU已發(fā)展到32位以及64位的數(shù)控系統(tǒng),頻率提高到幾百兆赫、上千兆赫。由于運算速度的極大提高,使得當分辨率為0.1μm、0.01μm時仍能獲得高達24~240m/min的進給速度; 4)換刀速度:目前國外先進加工中心的刀具交換時間普遍已在1s左右,高的已達0.5s。德國Chiron公司將刀庫設(shè)計成籃子樣式,以主軸為軸心,刀具在圓周布置,其刀到刀的換刀時間僅0.9s。 2、高精度化 數(shù)控機床精度的要求現(xiàn)在已經(jīng)不局限于靜態(tài)的幾何精度,機床的運動精度、熱變形以及對振動的監(jiān)測和補償越來越獲得重視。 1)提高CNC系統(tǒng)控制精度:采用高速插補技術(shù),以微小程序段實現(xiàn)連續(xù)進給,使CNC控制單位精細化,并采用高分辨率位置檢測裝置,提高位置檢測精度(日本已開發(fā)裝有106脈沖/轉(zhuǎn)的內(nèi)藏位置檢測器的交流伺服電機,其位置檢測精度可達到0.01μm/脈沖),位置伺服系統(tǒng)采用前饋控制與非線性控制等方法; 2)采用誤差補償技術(shù):采用反向間隙補償、絲桿螺距誤差補償和刀具誤差補償?shù)燃夹g(shù),對設(shè)備的熱變形誤差和空間誤差進行綜合補償。研究結(jié)果表明,綜合誤差補償技術(shù)的應(yīng)用可將加工誤差減少60%~80%; 3)采用網(wǎng)格檢查和提高加工中心的運動軌跡精度,并通過仿真預(yù)測機床的加工精度,以保證機床的定位精度和重復(fù)定位精度,使其性能長期穩(wěn)定,能夠在不同運行條件下完成多種加工任務(wù),并保證零件的加工質(zhì)量。 3、功能復(fù)合化 復(fù)合機床的含義是指在一臺機床上實現(xiàn)或盡可能完成從毛坯至成品的多種要素加工。根據(jù)其結(jié)構(gòu)特點可分為工藝復(fù)合型和工序復(fù)合型兩類。工藝復(fù)合型機床如鏜銑鉆復(fù)合——加工中心、車銑復(fù)合——車削中心、銑鏜鉆車復(fù)合——復(fù)合加工中心等;工序復(fù)合型機床如多面多軸聯(lián)動加工的復(fù)合機床和雙主軸車削中心等。采用復(fù)合機床進行加工,減少了工件裝卸、更換和調(diào)整刀具的輔助時間以及中間過程中產(chǎn)生的誤差,提高了零件加工精度,縮短了產(chǎn)品制造周期,提高了生產(chǎn)效率和制造商的市場反應(yīng)能力,相對于傳統(tǒng)的工序分散的生產(chǎn)方法具有明顯的優(yōu)勢。 4、控制智能化 隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,為了滿足制造業(yè)生產(chǎn)柔性化、制造自動化的發(fā)展需求,數(shù)控機床的智能化程度在不斷提高。具體體現(xiàn)在以下幾個方面: 1)加工過程自適應(yīng)控制技術(shù):通過監(jiān)測加工過程中的切削力、主軸和進給電機的功率、電流、電壓等信息,利用傳統(tǒng)的或現(xiàn)代的算法進行識別,以辯識出刀具的受力、磨損、破損狀態(tài)及機床加工的穩(wěn)定性狀態(tài),并根據(jù)這些狀態(tài)實時調(diào)整加工參數(shù)(主軸轉(zhuǎn)速、進給速度)和加工指令,使設(shè)備處于最佳運行狀態(tài),以提高加工精度、降低加工表面粗糙度并提高設(shè)備運行的安全性; 2)加工參數(shù)的智能優(yōu)化與選擇:將工藝專家或技師的經(jīng)驗、零件加工的一般與特殊規(guī)律,用現(xiàn)代智能方法,構(gòu)造基于專家系統(tǒng)或基于模型的“加工參數(shù)的智能優(yōu)化與選擇器”,利用它獲得優(yōu)化的加工參數(shù),從而達到提高編程效率和加工工藝水平、縮短生產(chǎn)準備時間的目的; 3)智能故障自診斷與自修復(fù)技術(shù):根據(jù)已有的故障信息,應(yīng)用現(xiàn)代智能方法實現(xiàn)故障的快速準確定位; 4)智能故障回放和故障仿真技術(shù):能夠完整記錄系統(tǒng)的各種信息,對數(shù)控機床發(fā)生的各種錯誤和事故進行回放和仿真,用以確定錯誤引起的原因,找出解決問題的辦法,積累生產(chǎn)經(jīng)驗; 5)智能化交流伺服驅(qū)動裝置:能自動識別負載,并自動調(diào)整參數(shù)的智能化伺服系統(tǒng),包括智能主軸交流驅(qū)動裝置和智能化進給伺服裝置。這種驅(qū)動裝置能自動識別電機及負載的轉(zhuǎn)動慣量,并自動對控制系統(tǒng)參數(shù)進行優(yōu)化和調(diào)整,使驅(qū)動系統(tǒng)獲得最佳運行; 6)智能4M數(shù)控系統(tǒng):在制造過程中,加工、檢測一體化是實現(xiàn)快速制造、快速檢測和快速響應(yīng)的有效途徑,將測量(Measurement)、建模(Modelling)、加工(Manufacturing)、機器操作(Manipulator)四者(即4M)融合在一個系統(tǒng)中,實現(xiàn)信息共享,促進測量、建模、加工、裝夾、操作的一體化。 國產(chǎn)數(shù)控機床缺乏核心技術(shù),從高性能數(shù)控系統(tǒng)到關(guān)鍵功能部件基本都依賴進口,即使近幾年有些國內(nèi)制造商艱難地創(chuàng)出了自己的品牌,但其產(chǎn)品的功能、性能的可靠性仍然與國外產(chǎn)品有一定差距。近幾年國產(chǎn)數(shù)控機床制造商通過技術(shù)引進、海內(nèi)外并購重組以及國外采購等獲得了一些先進數(shù)控技術(shù),但缺乏對機床結(jié)構(gòu)與精度、可靠性、人性化設(shè)計等基礎(chǔ)性技術(shù)的研究,忽視了自主開發(fā)能力的培育,國產(chǎn)數(shù)控機床的技術(shù)水平、性能和質(zhì)量與國外還有較大差距,同樣難以得到大多數(shù)用戶的認可。 一些國產(chǎn)數(shù)控機床制造商不夠重視整體工藝與制造水平的提高,加工手段基本以普通機床與低效刀具為主,裝配調(diào)試完全靠手工,加工質(zhì)量在生產(chǎn)進度的緊逼下不能得到穩(wěn)定與提高。另外很多國產(chǎn)數(shù)控機床制造商的生產(chǎn)管理依然沿用原始的手工臺賬管理方式,工藝水平和管理效率低下使得企業(yè)無法形成足夠生產(chǎn)規(guī)模。如國外機床制造商能做到每周裝調(diào)出產(chǎn)品,而國內(nèi)的生產(chǎn)周期過長且很難控制。因此我們在引進技術(shù)的同時應(yīng)注意加強自身工藝技術(shù)改造和管理水平的提升。 由于數(shù)控機床產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速,一部分企業(yè)不顧長遠利益,對提高自身的綜合服務(wù)水平不夠重視,甚至對服務(wù)缺乏真正的理解,只注重推銷而不注重售前與售后服務(wù)。有些企業(yè)派出的人員對生產(chǎn)的數(shù)控機床缺乏足夠了解,不會使用或使用不好數(shù)控機床,更不能指導用戶使用好機床;有的對先進高效刀具缺乏基本了解,不能提供較好的工藝解決方案,用戶自然對制造商缺乏信心。 制造商的服務(wù)應(yīng)從研究用戶的加工產(chǎn)品、工藝、生產(chǎn)類型、質(zhì)量要求入手,幫助用戶進行設(shè)備選型,推薦先進工藝與工輔具,配備專業(yè)的培訓人員和良好的培訓環(huán)境,幫助用戶發(fā)揮機床的最大效益、加工出高質(zhì)量的最終產(chǎn)品,這樣才能逐步得到用戶的認同,提高國產(chǎn)數(shù)控機床的市場占有率。
[來源:來自網(wǎng)絡(luò)] [作者:不詳] [日期:22-03-19] [點擊:]

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