0 引言

　　滾動軸承作為機械裝備的關鍵基礎件，其制造精度直接影響整機性能?，F有軸承加工工藝存在參數設定依賴經驗且固化、工藝鏈協同不足導致效率低下、能耗控制與質量監控脫節等問題，導致軸承行業平均生產效率低于理論水平 30%，能源利用率僅為 65%。

　　智能制造環境下，軸承加工工藝優化轉變為基于全流程數據驅動的系統性優化。通過引入數字孿生、機器學習等技術，可實現加工參數與質量指標關系的精確建模;通過工業物聯網與邊緣計算，實現加工參數實時監測與調整;通過云平臺與知識圖譜，實現工藝知識累積與復用。智能化工藝優化可將軸承加工效率提升 15%~25%，能源利用率提高至 85% 以上，批次間質量一致性提升 30%，同時縮短新產品開發周期 40% 以上。

　　1 滾動軸承數控加工工藝優化方法

　　1.1 工藝影響因素分析與量化建模

　　滾動軸承數控加工工藝優化需識別并量化關鍵影響因素，其中切削力、主軸轉速、進給量及刀具磨損是影響加工質量的核心參數，存在復雜交互作用：

　　切削力直接影響加工表面質量，主軸轉速與進給量共同決定材料去除率，刀具磨損影響加工穩定性。

　　切削力預測模型為：Fc?=Kc?ap?f0.75vp−0.15?(1+γB)

　　式中，Fc?為主切削力(N)，Kc?為材料切削系數，ap?為切削深度(mm)，f為進給量(mm/r)，vp?為切削速度(m/min)，B為刀具后刀面磨損寬度(mm)，γ為磨損影響系數。

　　工藝優化需滿足多目標約束條件：表面粗糙度Ra≤0.4μm，圓度誤差≤2μm，單件加工時間件。

　　1.2 智能優化模型構建

　　構建融合數字孿生的工藝仿真框架，由物理模型(基于有限元法模擬應力分布和材料變形)和數據模型(利用歷史數據訓練機器學習算法預測加工質量)組成，互為補充以提高預測精度。

　　針對多目標優化問題，采用 NSGA-II 算法求解 Pareto 最優解集，目標函數定義為：????min F1?(x)=Ra(x)min F2?(x)=εroundness?(x)min F3?(x)=T(x)?

　　式中，x為決策變量向量(含切削速度、進給量、切削深度等)，Ra為表面粗糙度預測函數，εroundness?為圓度誤差預測函數，T為加工周期時間預測函數。

　　約束條件通過罰函數法整合，例如主軸功率限制：Pcutting?=60×1000Fc?vc??≤Pmax?η

　　式中，Pcutting?為切削功率(kW)，Pmax?為主軸額定功率(kW)，η為功率利用系數。

　　通過 NSGA-II 算法迭代計算得到 Pareto 前沿曲面，為決策者提供均衡各目標的可行解。

　　1.3 工藝動態優化實施

　　設計基于多傳感器融合的在線監測系統，集成振動傳感器和聲發射信號采集裝置，實時監測加工狀態：

　　振動信號用于識別機床狀態和切削穩定性，聲發射信號敏感于刀具磨損和表面質量變化，通過小波變換和特征提取轉化為特征指標。

　　在邊緣計算節點部署基于模糊 PID 控制的參數動態調整策略：Δvc?=Kp?e(t)+Ki?∫0t?e(τ)dτ+Kd?dtde(t)?

　　式中，Δvc?為切削速度調整量，e(t)為當前質量偏差，Kp?、Ki?、

　　Kd?為比例、積分、微分系數(由模糊規則實時調整)。例如，刀具磨損加劇時降低切削速度，振動異常時調整進給量以保持穩定性。

　　將工藝優化集成到數字孿生系統，形成 “仿真→執行→反饋” 閉環流程：

　　數字孿生模型持續接收實時數據，更新參數實現虛實融合，通過對比預測與實際結果自我學習以提高精度。

　　基于知識圖譜技術形成優化經驗知識庫，支持未來工藝快速部署。

　　2 實驗驗證與結果分析

　　2.1 實驗設計與平臺搭建

　　以 6206 深溝球軸承套圈(GCr15 軸承鋼，熱處理后硬度 HRC60±2)為實驗對象，實驗平臺包括五軸數控機床(DMG MORI DMU 50)、三向測力儀、聲發射傳感器及白光干涉儀，分別用于采集切削力、監測聲學信號、測量表面粗糙度和形狀誤差。

　　設計三組對比實驗(每組加工 30 件)：

　　傳統工藝組：基于經驗設定固定參數;

　　單目標優化組：采用田口法優化表面粗糙度;

　　多目標智能優化組：采用 NSGA-II 算法求解 Pareto 最優解，結合動態調整策略。

　　初始工藝參數設置如下：

　　參數傳統工藝組單目標優化組多目標智能優化組

　　切削速度(m/min)120150135

　　進給量(mm/r)0.100.080.09

　　切削深度(mm)0.200.150.18

　　冷卻液濃度(%)5.05.06.5

　　主軸轉速(r/min)120015001350

　　切入角(°)453035

　　刀具材料硬質合金CBNCBN

　　刀具幾何參數(前角 / 后角，°)5/86/106/10

　　2.2 工藝性能指標對比分析

　　多目標智能優化組在質量、效率和能耗維度表現最優：

　　質量：表面粗糙度平均值 0.38μm(傳統組 0.52μm，單目標組 0.42μm)，標準差 0.03μm(傳統組 0.09μm)，穩定性顯著提升;圓度誤差平均值 1.42μm(傳統組 2.35μm，單目標組 1.95μm)，改進率 39.6%，主要降低 2~5 階諧波分量，與振動信號實時控制相關。

　　效率：平均加工時間 28min / 件(傳統組 34min / 件)，提升 17.6%，優化源于切削參數減少 3min、動態調整減少換刀時間 2min、自適應進給控制減少空切時間 1min。

　　能耗與成本：主軸平均功率 4.2kW(傳統組 4.8kW)，降低 12.5%;過程能耗 2.1kW?h / 件(傳統組 2.8kW?h / 件)，降低 25%;加工成本 33.5 元 / 件(傳統組 42.6 元 / 件)，降低 21.4%。

　　其他指標：刀具壽命 68 件 / 刀(傳統組 45 件 / 刀)，提升 51.1%;廢品率 0.5%(傳統組 2.3%)，降低 78.3%;CPK 值 1.8(傳統組 1.2)，提升 50%。

　　3 結論與展望

　　本研究提出的智能制造環境下滾動軸承數控加工工藝優化方法，通過建立工藝影響因素量化模型、構建多目標優化框架及設計動態優化策略，實現加工質量、效率與能耗的綜合提升，創新點在于提出工藝參數 - 設備狀態 - 質量指標的耦合優化機制，完成從靜態到動態優化的轉變。

　　參考文獻

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