【独家专栏】数控机床可靠性技术专题八：加工一致性技术（上）

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《制造技术与机床》杂志创刊于1951年，是我国机械工业科技期刊中创刊早、发行量大、影响面广的刊物之一，拥有广泛、专业的读者群体。本刊属中文核心期刊，中国科技论文统计用刊和《中国学术期刊文摘》摘录用期刊。

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加工一致性技术（上）

　　1 引言

　　根据国家标准GB-6583的定义，可靠性是指产品在规定的条件下、在规定的时间内完成规定任务的能力。保持数控机床具有良好的稳定性与可靠性有许多途径：通过精细化的分析与设计可以提高产品的固有优良特性;通过试验的方法可以激发并消除机床早期故障;改善装配质量也是一种有效途径。而针对数控机床加工过程，提高设计零部件的加工制造一致性是维持整机工作稳定性的必要条件，同时也是维持整机可靠性的重要前提。

　　2 加工一致性概述

　　2.1 加工一致性的概念

　　数控机床是由众多的零部件组装起来的，零部件质量的好坏直接影响到机床的性能稳定性、精度寿命和可靠性。就单个机械零件而言，它的质量特性包括尺寸精度、几何精度、表面粗糙度、表面硬度、材料均匀性、材料的残余应力(热处理残余应力、铸造残余应力、锻造残余应力、焊接残余应力、加工残余应力)等。对于现代机械产品而言，在装配时大都采用互换性装配技术，因此对于一批机械零件而言，为了保证最终产品之间性能一致性和质量的稳定性，就要求待装配的零部件之间的质量也要保证一致性，这样，通过互换性装配得到的产品整体才可能稳定性好、可靠性高。例如，加工一批具有配合关系的轴和孔类零件，由于加工过程存在人、机、料、法、环、测等方面的缺陷，使得同批零件的精度具有一定的变异性，尽管零件的误差都在公差范围内，但在采用互换性原理进行装配时，会存在“大轴”与“小孔”配合和“小轴”与“大孔”配合两种极限配合状态，由于这两种极限配合状态的配合间隙相差较大，尽管都满足设计要求，但得到的产品性能和可靠性肯定是不同的，这就会造成同一批产品的质量特性具有较大的差异。

　　2.2 加工一致性的定义

　　根据前面的论述，我们可以给出加工一致性的定义：批量生产的零部件其关键几何精度与物理性能在统计意义上与其数学期望(或者说设计理想值)的逼近程度，称为加工一致性(其分散程度用方差来表示)，是评价产品制造质量的重要技术指标。数控机床的加工一致性主要是指加工出来的零部件之间表现出来的精度和性能的变异，其值越大，加工精度的波动性就越大，造成产品的质量与可靠性变差。提高数控机床的加工一致性是改善产品可靠性、稳定性和精度寿命的重要前提和技术保障。

　　3 几何精度变异性分析

　　几何精度通常包括构成机械零件几何形体的尺寸精度、几何形状精度、相互位置精度等，它是指零件经过加工后得到的几何参数的实际值与设计要求理论值相符合的程度，二者之间的偏离程度则构成加工变异。

　　3.1 尺寸精度

　　以某型号加工中心数控转台的芯轴与回转体配合作为实例进行简单说明控制尺寸精度的重要性。图1a为芯轴与回转体孔的配合示意图，由图1b可以看出最大间隙量为86 μm，最小间隙量则为10 μm。转台工作时，回转体带动工作台水平方向作180°正转，随后作180°反转;与此同时，芯轴不做旋转，故芯轴与回转体间须保持一定的间隙，以保证二者相对运动的实现。当间隙较小时，由于零件的垂直度、平行度、同轴度等精度问题可能会导致芯轴与回转体相对运动时相互磨损，甚至干涉导致其功能无法实现;当间隙较大时，运动过程中可能由于振动增加而影响功能精度保持性，亦可能导致该装配工序后进行的其他零部件的装配位置受到影响，导致误差累积，最终影响整机的精度和可靠性。

　　尺寸变异的起因可能包括：加工人员的意识不一、加工人员责任心弱、加工机床及工具精度下降、测量工具不准确、加工工艺方法发生改变、切削过程中积屑瘤的产生、工艺系统热变形、切(磨)削加工过程中的切削热和切削力等。

　　3.2 形状精度

　　以孔类零件与轴为例，图2左图体现当轴为理想形状时，加工的孔可能出现的实际情况;右图为孔类零件形状处于理想状态时，轴类零件可能出现加工后的实际形状。显然地，若形状精度不合格，不仅可能导致相对运动的组件不能精确地完成规定运动;另一方面还可能导致磨损加剧，整机寿命下降。

　　加工机床能保证的形状精度不够(如机床主轴回转误差导致的径向跳动、轴向窜动、角度摆动;机床导轨直线度误差导致的加工工件在垂直面及水平面内的直线度误差)、工艺系统的静刚度与动刚度差、工件刚度差引起的弹性变形、机床及工具的形状精度下降、刀具磨损及刀具刚度下降等因素都可能引起形状变异。

　　3.3 位置精度

　　位置精度也是几何精度中极其重要的因素，它的衡量特征项目包括定向公差精度、定位公差精度及跳动，即平行度、垂直度、倾斜度、同轴度、对称度、位置度、圆跳动及全跳动等。图3为被标注表面位置度的标注及示意图。相对位置误差的累积可能导致存在相对运动的零部件间相对运动与理想相对运动存在偏差，同轴度误差过大会导致轴承出现安装误差、孔与轴间配合不好等。

　　位置精度的变异主要是由这些因素引起的：机床主轴轴线与导轨的平行度误差、定位误差、安装误差、对刀误差、零件不均匀的加热或冷却导致工件产生内应力、零件材料金相组织的转变等。

　　机械产品是由多种多样的具有各种几何误差的零部件组合而成的，这样的配合在一台机器里一般可能有几十个，甚至成千上万种，那么它们所引起的不一致性也是多种多样的。要对这些影响因素进行有效控制的前提是对重要加工过程进行分析与控制，而工序能力分析是保证加工一致性的重要技术。

　　3.4 过程工序能力分析

　　过程能力，又被称为工序能力，一般是指在稳定状态下过程波动范围的大小，或过程固有波动范围的大小。加工过程中可能存在两种因素影响其能力，分别为随机因素和系统因素。前者是微小的、在技术上很难根本消除的或消除其影响需花费很高的经济成本代价的，它在过程中是被允许存在的;后者是在正常的过程中并不存在的，一旦存在则影响(一般具有倾向性或周期性)显著。若过程受到了系统因素的影响，我们就称之为失控状态或不稳定状态。需要指出的是，这里所说的工序不仅包括切削加工过程，也包括热处理、铸造残余应力消除等过程。

　　在加工过程中，分布中心(对称轴)与公差的标称值往往是不重合的，如图4，过程2的分布中心与标称值重合，过程1与过程3的分布中心均不在标称值上。此时，过程能力的大小与公差范围不再是简单的比例关系。它满足：

　　式中：M为过程的目标值或公差中心;T为公差范围(公差上限与公差下限的差值)，即T=TU=TL;σ为总体的标准差;ε为中心偏移量，ε=|M-x|;s为样本标准差，可作为总体标准差的估计值，记为σ^=s。

　　公式(1)也可表达为：

　　过程能力指数可用于评价过程能力，而过程能力等级主要分为6种。表1给出了过程能力的评定结果。

　　3.5 加工不一致性的识别与控制

　　在使用过程能力指数判断过程是否能够维持稳定后，若过程能力指数处于(0,1.33]范围内，均需要对加工过程进行不同程度的控制与改进。针对不同变异程度的加工过程使用控制图对加工过程的不一致性进行识别与控制。

　　控制图(control chart)是对生产、制造、服务过程中的产品、服务质量状况进行统计分析和实时控制的统计图形工具，是描述过程输出质量特性波动状况的坐标图，是对过程统计受控状态的一种识别、检测与预测的工具。判断加工不一致性的前提是根据不同的加工过程，确定不同的一致性允许范围，即超过某一规定值便为该加工过程一致性差;接着，将影响因素相关的质量特性样本值作为输入，以控制图作为输出，采取一定的判别标准对质量特性的一致性、波动等特征进行判定，从而找出因素质量特性的不一致性。

　　控制图中，横坐标是时间或样本序号，纵坐标标注关注的质量特性实测值或经过计算实测值的统计量。控制图中通常有3条平行于横坐标的参考线，从上到下他们依次是：控制上限UCL(upper control limit)、中心线CL(center line)及控制下限LCL(lower control limit)。

　　对于大多数质量特性来说，当过程处于稳定或受控时，这些波动主要是由人、机、料、法、环、测等变异造成的，故它们服从或近似服从正态分布，则一般均根据“小概率事件”原理选取中心值μ为中心线，并以中心线为基准分别向上与向下偏移三倍标准差得到控制上限与下限，即UCL=μ+3σ，LCL=μ-3σ。控制图的应用流程如图5所示。

　　过程能力的判断是识别过程不一致性的前提与基础，过程能力不足则需分析影响因素并消除其对质量特性的影响;波动过大、过程不稳定则应重新制定方案、收集数据，从而保证控制图的可用性。根据失控模式标准判断过程是否受控，若所有的统计点呈随机分布，则过程受控，反之，则过程失控。这里使用控制图来控制加工过程中工序的过程能力，若过程中的统计点超出规定的一致性界限或呈现非正常分布情况，则可判断出现问题的统计点即为不一致点。

　　首先，利用加工过程中各工序能力指数来评价反复进行的同一加工过程是否处于一致状态。由于过程能力指数的计算过程中包括了公差T的影响，也涵盖了加工时可能出现的误差偏移量ε，那么使用过程能力指数判断的加工一致性主要由处于公差范围内的零件各种质量特性的变异性表示。而当质量特性测量值超出公差范围，过程能力指数必会不满足要求。

　　然后，当过程能力指数不满足大于1的条件时，即过程能力不足或加工出现了不一致性的情况，需要对造成不一致性的变异点进行识别，这时利用控制图可以形象地判断出哪个测量值或从哪一个测量值开始，出现变异，一致性变差。

　　3.6 实例应用

　　以某型号卧式加工中心的某重要功能部件芯轴外圆圆度S作为研究对象，判定其加工过程中对应工序的工序能力，并对其工序进行控制图分析。

　　抽取300个芯轴外圆圆度测量值，将其分为20组，第一组记为样本值序列S1(μm)：

　　S1={4.5,3.1,4.3,2.9,3.8,3.1,2.3,2.8,3.0,2.7,2.5,2.4,3.9,4.1,3.6}

　　首先，查询表1，由该过程能力指数Cpk=0.80ε(0.67,1]，可判断该过程的过程能力不足，存在较大的波动，应分析引起波动的变异原因并对其进行恰当控制。然后，利用计算出的30个过程能力指数，可绘制出该过程的控制图，如图6。由图可以看出，第12点至第20点的连续9个点逐渐下降，符合控制图失控判别规则中的“连续7点或更多点连续上升或下降”，即S这一过程不处于统计控制状态，说明该过程从第12点开始出现某种精度因素不停地下降，导致不一致性与不稳定性，需对该过程进行深入分析，将不一致性的原因映射到一致性影响因素(人、机、料、法、环、测，5M1E)上，并需针对不同的影响因素做出适当的改善与调整。

(未完待续)