轴承套圈沟道磨削状态参数检测及工艺试验

郑 乾，余忠华，李兴林，严思晗，楼洪梁

(1.浙江大学 现代制造工程研究所，杭州 310027；2.杭州轴承试验研究中心有限公司，杭州 310022)

滚动轴承套圈沟道为轴承工作时承受载荷的工作表面，沟道加工质量的好坏直接影响到轴承使用性能和寿命。反映沟道磨削质量的指标主要有圆度、表面粗糙度(Ra)以及沟道形状误差(wt)等，要获得高质量的轴承，必须严格控制这3项指标值。

通过检测磨削区的声发射、功率等信号[1]，应用频谱分析、神经网络等[2-4]方法对磨削质量进行分析控制，这些方法能在一定程度上建立被测信号特征参数与磨削质量间的关系。此外，文献[5]提出谐波理论以解决圆度误差问题。以上方法从不同角度探讨了磨削质量的监控问题，取得了一定的效果。

下面选取磨削砂轮的进给位移和磨床主电动机功率作为监测对象，采用单片机自行研发状态参数检测与分析系统，通过正交试验方法分析了实际进给状态参数对轴承套圈沟道磨削质量的影响规律，技术成熟、成本低廉、方法简单有效，为工艺参数的优化提供了有益的理论依据。

1 系统结构分析与设计

套圈沟道磨削进给状态参数检测与分析系统包括两个子系统：检测系统和分析系统。前者主要完成信号的采集功能，后者主要完成数据的分析功能，两者通过串行通信的方式实现数据传输。

检测系统采用单片机作为微处理器，配以一定的外围电路和设备，实现信号采集、曲线显示、数据存储、数据通信等功能[6]。其硬件组成如图1所示。

图1 检测系统硬件组成结构图

其中MCU采用W77E516-40型单片机。轴承套圈沟道磨床的横向进给机构位移一般不超过3 mm，系统需要位移量精确到1 μm，且只需获得数据的相对比较值。因此，本检测系统采用DC09型差动变压式位移传感器，其测量范围为±5 mm，线性误差为±0.5%；功率传感器为WB3P412P1，其输出为直流电压，可以直接与A/D芯片配接。A/D芯片采用AD976A，该芯片具有16位分辨率，最高采样速度可达200KSps，本系统采用100Sps为基础采样频率，可变频率采样。磨削时进给位移和功率信号经传感器转换后先经INA114放大，再接一RC低通滤波器滤除高频信号[7]后接入A/D芯片。

分析系统运行于上位机中，对信号数据中隐含的特征值进行挖掘和提取，利用数据分析和统计等功能分析信号特征值与沟道磨削质量之间的映射关系。

2 主电动机功率与表面粗糙度及沟形误差的试验分析

沟道表面粗糙度主要受砂轮形貌(如硬度、粒度、组织、结合剂等)和磨刃锐利程度的影响，沟道形状误差主要受砂轮表面形状的影响。磨削过程中随着砂轮的磨损，砂轮表面形貌和形状会发生改变，直接影响到沟道的表面粗糙度和沟形误差。

在不同的进给阶段，由于进给速度不同，磨削抗力不同，从而使主电动机功率的大小也有所不同；同时，砂轮严重磨钝时，主电动机功率也会随之陡变。因此，通过主电动机功率可以区分一个循环过程中的不同进给阶段，并可以了解砂轮的磨损情况，从而可以进一步分析主电动机功率与沟道表面粗糙度和沟形误差的关系。

2.1 试验

2.1.1 试验条件

试验使用3MZ143A/1型自动球轴承外圈沟道磨床，加工精度等级E～D级。采用金刚石笔圆弧砂轮修整器，金刚石笔的回转角度为±70°；工件为空调用608-2RS球轴承(P4)外圈，材料为GCr15，硬度为60～65 HRC；砂轮尺寸规格为Φ18 mm×3.5 mm×4 mm，粒度120#，磨料为MA，结合剂为V，硬度L；磨削液为5号机油；表面粗糙度和沟形误差检测采用Taylor Hobson表面轮廓仪；工艺参数中砂轮转速为48 000 r/min，工件转速为960 r/min，粗磨量为183 μm，精磨量为50 μm；产品检验要求Ra≤0.16 μm,wt≤1.0 μm;试验前，砂轮经过很好的平衡；其余条件尽量保持稳定。

2.1.2 试验方案

(1)在相同的磨削用量下进行两组试验，每组试验都以砂轮修整后的第一个工件为首件，连续加工一个修整间隔内的工件。为了使砂轮进入急剧磨损阶段，采用较大的砂轮修整间隔。两组试验间隔为2 h。磨削参数见表1。

表1 功率与磨削质量关系试验参数表

(2)粗磨进给速度、精磨进给速度和光整时间是影响表面粗糙度和沟形误差的主要参数。试验采用3因素2水平L4(23)正交表，每个因素考察两个水平[8]。表2和表3分别为正交试验的因素水平表和试验表。每组试验都加工一个修整间隔内的工件，取15个工件质量数据的平均值作为每组试验的测评数据。

表2 正交试验因素水平表

表3 正交试验表

2.2 功率曲线特征分析

图2所示是实测部分工件(表1中试验1)在磨削过程中砂轮进给位移以及主电动机功率随时间变化的曲线。从中可以看出，每一个砂轮进给循环过程中，主电动机功率有相似的变化规律，即砂轮进给一段时间后，主电动机功率开始上升，逐渐达到峰值，在光整阶段结束之前下降至平稳状态。每一次进给过程中主电动机功率也表现出不同的特点，如达到的峰值不同，曲线上升的陡峭程度不同等。功率特征值取一次进给循环中的功率峰值和均值。图3、图4分别为两组试验过程中主电动机功率峰值和均值的折线图。

图2 随时间变化的位移与功率

图3 表1试验1功率特征值

图4 表1试验2功率特征值

由图5、图6发现，在一个修整间隔内，沟道表面粗糙度和沟形误差表现出与主电动机功率峰值和均值相似的变化规律，即经历了平稳波动、缓慢增大和陡峭上升的变化过程。两次试验过程中，表面粗糙度Ra值和沟道形状误差都在第17个工件处突然变大，与功率峰值和均值的陡峭上升点一致。

图5 表1所对应的试验1磨削质量

图6 表1所对应的试验2磨削质量

图7为功率特征值与表面粗糙度、沟形误差的散点图和回归直线，回归直线方程为：

Pmax=0.000 152Ra-0.039 5

(1)

Pmax=0.001 16wt-0.451

(2)

(3)

(4)

图7 功率特征值与表面粗糙度及沟形误差

各回归方程的相关系数和F检验法(取α为0.01)的方差分析见表4，可以看出回归方程的拟合程度较高。

表4 回归直线方差分析表

由上述分析可以看出，主电动机功率的峰值和均值变化规律较好地反映出了一个砂轮修整间隔内沟道表面粗糙度和沟形误差的变化规律。两次试验结果显示：在主电动机功率峰值和均值陡峭上升之前，沟道表面粗糙度Ra值均在0.14 μm以下，沟道形状误差wt均在0.8 μm以下，对应的主电动机功率峰值在1 000 W附近，功率均值在950 W附近；在主电动机功率峰值和均值陡增之后，沟道表面粗糙度Ra值超过了0.16 μm，沟道形状误差wt超过了1.0 μm，对应的主电动机功率峰值在1 200 W以上，功率均值在1 000 W以上。空调用608-2RS轴承(P4)外圈沟道要求磨削后达到Ra≤0.16 μm，wt≤1.0 μm，试验磨削条件下，功率峰值和均值陡峭上升的临界点与其质量控制线有很好的对应关系。

2.3 正交试验分析

如表3所示，根据每种因素不同水平的指标可以看出：粗磨进给速度和精磨进给速度越小，沟道的表面粗糙度和沟形误差越好；光整时间越长，沟道的表面粗糙度和沟形误差越好。计算各因素不同水平间的极差R得：因素A水平间的极差最小，因素C水平间的极差最大，Rc>RB>RA，所以因素对表面粗糙度和沟形误差影响的主次顺序为C>B>A，即光整时间影响最大，其次是精磨进给速度，粗磨进给速度的影响最小。

表面粗糙度和沟形误差的方差分析见表5和表6，表中列出了各因素的偏差平方和与其占总偏差平方和的百分比，其中粗磨进给速度对表面粗糙度和沟形误差的影响相对较小，考虑到生产率的因素，可以选用较大的粗磨进给速度。因此，选择最佳组合为A2B2C2(A因素第2水平、B因素第2水平、C因素第2水平)。

表5 表面粗糙度方差分析表

表6 沟形误差方差分析表

3 结束语

沟道磨削过程中，主电动机功率峰值和均值的变化规律能较好地反映出砂轮的磨损规律，并且与磨削后沟道表面粗糙度和沟形误差有很强的相关性；一个进给循环过程中的主电动机功率峰值和均值可以对砂轮的磨损状态进行监测，并可对磨削过程中表面粗糙度和沟形误差的恶化进行预报和控制。通过一组正交试验，以沟道表面粗糙度和沟形误差为评价目标，可对沟道磨削中的3个进给参数进行优化。在综合考虑产品质量和生产率的基础上，确定光整时间2 s，精磨进给速度32 μm/s，粗磨进给速度72 μm/s为最佳的进给参数组合。