项目成果/简介:本项目成果在国家重大项目的支持下，面向具有战略意义的高效传动重大需求和国际前沿，针对国外的技术封锁，从掌握液力传动产品瞬态复杂流动机理着手，提出了大功率液力节能产品定子/转子多流域耦合的尺度解析模拟方法，创建了动态空间非定常多尺度漩涡流动可视化测量体系；首创了定子/转子耦合叶片边界层流动新型仿生主动控制技术，实现仿生耦合叶片减阻增效；构建以用户需求为导向封装的大功率液力产品优化集成设计体系，形成融合轴向力动态监控模型和运行热平衡反馈自动补偿系统，攻克了大功率液力产品设计与制造过程中“性能预测难、叶片优化难、动态匹配难、精确制造难、极限工况运维”等难题，最终形成了适应大型泵与风机等高耗能设备的自调节的大功率液力调速装置、满足首台最大吨位12吨装载机用的高效率液力变矩器、匹配大吨位和长距离制动的重型车用液力辅助系统等新型绿色节能液力传动产品。研究团队吉林大学机械与航空航天工程学院 刘春宝教授研发团队。成果成熟度批量应用范围:本项目成果通过突破“流动解析实现高精度预测性能”、“性能预测指导叶片设计”、“流动解析完善液力产品匹配建模”、“先进制造保证液力产品与设计一致”、“大功率液力调速装置自动补偿系统智能运维系统”等涉及设计、制造与运维等核心难题的、紧密相连的关键技术，实现了在工程机械、重型商用车、电力和化工等行业成功应节能降耗的目的。“大功率液力调速产品集成设计关键技术及其节能应用”、“工程机械液力变矩器绿色节能设计与制造关键技术及产业化应用”项目先后获得2020年吉林省技术进步一等奖和2019年中国机械工业科技进步二等奖。项目成果完全拥有自主知识产权，整体技术达到国际先进水平，标志着我国已完全掌握绿色节能液力传动产品设计、制造核心技术，提高了国产液力产品的国际竞争力，突破了传统设计方法的局限性，扭转了国外产品逆向开发的局面，打破了国内液力产品不成体系而难以推广应用的现状，极大地提升了自主品牌大功率液力产品的综合性能和生产效率，有效降低了开发成本，促进了绿色制造与应用产业的节能减排，带动了国内相关产业的发展，为我国培养了大批工程机械液力传动领域专业人才。本项目制造的液力变矩器、液力缓速器、液力偶合器等成果先后在国内首台最大吨位12吨柳工装载机、国内首台重型铁路养护车用的YH350多档变速器、一汽解放J6卡车、电力和化工等“大国重器”大功率调速设备中得到应用。

数控立车切削加工作为制造技术的主要基础工艺，随着制造技术的发展，在 20 世纪末也取得了很大的进步，进入了以发展高速切削、开发新的切削工艺和加工方法、提供成套技术为特征的发展新阶段。是制造业中重要工业领域，如汽车工业、航空航天工业、能源工业、军事工业和新兴的模具工业、电子工业等行业的主要加工技术，也是这些工业领域迅速发展的重要因素。为了满足市场和科学技术发展的需要，达到现代制造技术对数控技术提出的更高的要求,为适应数控进线、联网、普及型个性化、多品种、小批量、柔性化及数控迅速发展的要求，最重要的发展趋势是体系结构的开放性,数控技术、制造过程技术在快速成型、并联机构机床、机器人化机床、多功能机床等整机方面和高速电主轴、直线电机、软件补偿精度等单元技术方面先后有所突破。 黑灯工厂”是 Dark Factory 的直译，即智慧工厂，因为从原材料到最终成品，所有的加工、运输、检测过程均在空无一人的“黑灯工厂”内完成，无需人工操作，所以可以关灯运行，故而得名。智能化才是支撑企业的核心，智慧工厂中员工对智能化设备的掌控能力的要求大大提高，由原来的纯粹单一“操作为主，设备为辅”的角色演变为“设备为主，操作为辅”，需要员工变身为具备全面技术能力的工程师。技术工程师不仅要保证智能化生产线的正常运行，还要保证快速处理生产过程中产生的异常等，而且成为了智慧工厂的“隐形人”，由其在综合考虑效率、成本等因素的基础上决定哪些工作由机器完成，哪些由人完成，实际的生产仍是一个人机协作的过程。基于数字孪生建模、分析、调试、决策和运维等远程管控来实现和保障的。 本项成果的核心是黑灯模式下的动柱式数控机床智能装备及基于云控远程运维平台的加工产线的开发及其产业化，主要是开发中小型数控动柱立式机床智造装备、基于数字孪生驱动的云管控系统及 APP，研制低时延智能控制器并实现产业化。其关键技术是数字孪生驱动的一体化设计、智能控制AI 算法及其控制器和基于物联网的云控远程运维技术。数控机床与智能数字化+物联网+云平台相结合，因此形成的本成果是特有的数字化智能装备（数智装备）。 技术先进性和独占性在于： （1）基于数字孪生的动柱式数控车床的设计制造方法及精密加工自动化流程智能改进技术； （2）基于数字孪生驱动的自感知、自决策、可预测性运维等于一体的黑灯模式智慧工厂的云管控平台及制造服务 APP； （3）全新的基于区域选择性耦合控制的低时延智能控制技术的开发。创新点在于： （1）基于数字孪生模型的动柱式数控机床及其配套生产线的设计制造方法创新； （2）“倒立式五轴车铣中心”实现 5 面车铣复合加工；“动柱式数控立车”技术，X 轴主导轨、X 轴滚动丝杆、X 轴副导轨三者来定位动立柱技术；8-12 工位伺服液压刀塔，加工时换刀快、精度高、故障少； （3）通过内置 K210 智能芯片、SIM8200/8300 和智能传感等核心模块，实现了智能装备间 NB-ioT 和 mMTC 等 5G 物联通讯和人机交互； （4）将多源数控机床运行数据高效融合以及边缘计算与云端一体化，开发制造服务 APP 模块，构建面向制造服务生命周期的云网端管控平台； （5）基于区域选择性控制的低时延智能控制器实现了智能装备之间的网格化耦合控制，结合云网端管控系统及深度学习，构成智能产线。

本发明公开了一种基于运动学变换的数控砂轮磨削加工方法，包括：生成初始砂轮加工路径并执行离散化处理以产生多个离散点；在砂轮架驱动轴的移动范围内选择位置点，并根据这些位置点网格划分生成多个立方体网格单元；找到分别包含各个离散点的立方体网格单元，然后计算离散点在所处网格单元中的体积误差矢量；利用体积误差矢量对各个离散点执行转换，由此生成新的多个离散点；通过拟合方式生成新的砂轮加工路径并执行相应的磨削处理。本发明中还公开了对计算体积误差矢量和点压缩处理方式的改进。通过本发明，能够有效降低由于数控磨床运动学特性及几何误差所引起的实际磨削轨迹与理想磨削轨迹之间的偏差，相应提高加工的几何精度和尺寸精度。

本发明公开了一种数控机床的加工程序修正方法，属于数控技 术领域，包括如下步骤：S1 采集机床运行状态数据，建立机床运行状 态数据与加工程序的映射关系；S2 确定阈值，对不连续特征对应的加 工程序段进行标记，所述不连续特征即为机床运行状态数据中大于阈 值的数据；S3 计算不连续特征对应的加工程序段的修正值；S4 将步骤 S2 中所述标记以及步骤 S3 中所述修正值反馈给数控系统界面，以用 于修正加工程序。本发明方法可对数控加工过程中造成工件质量缺陷 的程序进行快速定位并进行修正。 

本发明公开了一种基于切削激励的数控机床频响函数获取方法， 该方法包括：利用机床切削加工工程中产生的随机切削力激励机床结 构；利用传感器测量所需要获得频响函数部位的振动响应信号；建立 切削力模型，并且根据转速变化对切削力的影响，采用修正函数对切 削力模型进行修正；确定切削力计算模型中的系数，并且根据实验拟 合修正函数；根据计算得到的切削力和测量得到的振动响应，获得机床结构的频响函数，并将计算得到的频响函数进行曲线拟合，消除噪 声，得到最终的频响函数。按照本发明，能够获得辨识结果更加精确 可靠的机床在运

本发明提出了一种数控机床车削稳定性监测的方法，涉及监测技术领域。由于伺服系统性能的不断提高，其响应速度、敏感性等也不断提高，因此，在切削过程中机床的状态可以在驱动电机的电流上得到反映。本发明中，通过各种信号处理方法提取电流信号的多个特征值，建立特征状态向量作为数学模型的输入，再通过数学模型的分析计算，输出机床的切削状态。该发明中由于电流信号抗干扰性强、易于采集、使用辅助工具少等特点，相对于目前的诸多监测方法其操作上具有简单易行、监测效果好等优点，更容易实现对加工状态的在线监测，有效保证了加工安全和产

1、背景技术数控车床是机械制造中广泛使用的一种金属切削机床。加工过程中，刀具的磨损分为两类：正常磨损（刀具逐渐磨损）和非正常磨损（突然崩刃、卷刃或刀片整个碎裂）。目前，对于刀具磨损的监测主要靠工人的观察和经验；也有不少学者开展了刀具磨损监测方面的研究，如用CCD成像观测刀具体积损失的相关特征、用声发射传感器监测刀具的破损等，但都未进入实际应用。2、本专利的目的和特点本实用新型旨在克服上述现有技术的不足，为数控车床生产现场提供一种刀具磨损监测报警装置。本实用新型通过实时监测车削零件已加工表面粗糙度的变化来有效地识别刀具的磨损状态，有利于保证批量生产零件的加工质量。

本发明公开了一种数控机床的加工程序修正方法，属于数控技术领域，包括如下步骤：S1 采集机床运行状态数据，建立机床运行状态数据与加工程序的映射关系；S2 确定阈值，对不连续特征对应的加工程序段进行标记，所述不连续特征即为机床运行状态数据中大于阈值的数据；S3 计算不连续特征对应的加工程序段的修正值；S4 将步骤S2 中所述标记以及步骤 S3 中所述修正值反馈给数控系统界面，以用于修正加工程序。本发明方法可对数控加工过程中造成工件质量缺陷的程序进行快速定位并进行修正。

本发明公开了一种数控机床滚珠丝杠磨损状态的预测方法，其 包括如下步骤:采集数控机床进给轴电机的三相电流信号，并进行预 处理，然后计算三相电流的均方根值 IRMS;对均方根值 IRMS 进行频 域分析，获得进给轴的滚珠丝杠磨损前后的电流信号频域能量分布， 根据滚珠丝杠磨损前后电流信号频域能量分布的对比，获取电流信号 突变时所对应的频率;根据获取的频率选择小波包分解层数，对均方 根值 IRMS 进行小波包分解，获得多个小波包分量，对敏感段小波包 分量重构