塑机螺杆渗氮智能控制技术研究

塑机螺杆渗氮智能控制技术研究

李君江

舟山技师学院，浙江省 舟山市 316000

摘要：渗氮工艺能提高零件耐磨、耐腐蚀的性能，同时增强零件的疲劳强度，在生产中广泛使用。渗氮技术研究也多有突破，然而实际生产中，大多企业主要通过人工进行渗氮过程的控制，远远不能达到理想效果，本文通过渗氮工艺分析，设计自动反馈控制系统，经过实际测试，大大降低了人工劳动强度，同时提高了渗氮效率。

关键词：塑机螺杆；高效渗氮；工艺研究；技术与实验

渗氮技术在化学工业的生产制造中应用广泛，这项工艺可以让生产零件的各类物理化学属性获得系统的升格。渗氮工艺在金属物件改变属性的所有工艺中占据十分重要的地位，是金属改性的常用工艺。传统的渗氮工艺主要是指气体渗氮工艺，这项工艺操作较为简便同时对人力物力的消耗较低，具备一定的优势。目前研究者主要通过改善渗氮工艺来提高渗氮效率和效果，如采用稀土催渗法、电解气体渗氮法和CCI4催渗法等。但在实际生产中塑机螺杆渗氮一般持续72小时以上，出口的螺杆产品需要时间更长，甚至达到108小时。目前此项工作仍由人工操控为主，工作量很大，而人为操作精度低，同时渗氮现场的温度、气味等恶劣条件对造作人员造成的人身危害也不可忽视。本文针对塑机螺杆渗氮精度低及人工强度高等缺点，设计一种自动反馈渗氮工艺控制系统，提高了渗氮效率，降低生产成本。

一、原有工艺分析及控制系统设计

1.1塑机螺杆渗氮工艺分析

原有渗氮工艺是将螺杆加工件吊放到氮化炉内加热，同时通入流量可控的氨气。氨气在炉内分解成氮气和氢气，当氮气浓度达到一定值后开始渗入螺杆表层，使螺杆表层硬度增大。渗氮是在动态温度条件和氨分解率条件下进行的，温度和氨分解率变化须遵循一定的变化曲线。当炉内温度和氨分解率偏离理想曲线时，我们可以控制加热丝的电流来控制温度，也可以调节氨流量来控制氨分解率，使两者尽快回归到理想曲线值。如果温度特别是氨分解率偏离理想曲线严重，将直接影响渗氮效果，增加产品报废率。因此渗氮过程需要值守人员几天内集中注意力，持续密切监视温度和氨分解率。

1.2自反馈控制系统设计

根据螺杆企业的渗氮技术现状，设计塑机螺杆渗氮自动反馈控制的总体方案，如下图2所示，其工作原理是根据渗氮工艺流程，将氨分解率、温度、氨流量监测各模块集成为塑机螺杆渗氮控制系统，由上位机（触摸屏及工控机）和下位机（各执行机）组成。功能上总体实现上位机直接发出操控命令给下位机，并在屏幕上显示各种信号变化，下位机把命令解释成相应时序信号直接控制设备，下位机实时读取设备状态数据，再反馈给上位机，实现实时人机交互。

二、关键参数控制系统设计及试验

2.1自反馈控制原理

在塑机螺杆的渗氮过程中，氮气的浓度是直接影响材料渗氮质量的重要因素，实时检查渗氮炉内的氮含量是整个自反馈控制系统的关键。根据氨气极易溶于水的特点，以及水的密度等于1g/ml，通过系统测得的重量数即为尾气中的氨气体积数，根据测定的结果通过可编程控制器对各阀门动作进行控制，即实现整个渗氮过程的自动反馈和控制。

2.2温度和氨流量控制方案设计

渗氮温度和氨流量控制方案设计，由温度传感器、采集模块、加热机构、控制模块、可编程控制器等组成，其中被控对象包括温度、氨流量、压力时变参量等。工作时炉内温度由温度传感器和加热电阻进行检查和控制，氨气由重量传感器和气体阀门实现实测和控制。通过可编程控制器，能利用人机接口界面调试而获得理想的控制参数。

2.3试验及结果分析

   1.试验器材

试验材料选用出口塑机螺杆38CrMoAlA，渗氮剂为单一液氨。渗氮设备为井式气体渗氮炉，管内尺寸为Φ900x4500。控制系统包含温度传感器、重量传感器以及流量控制阀。

2.试验结果及分析

根据原工艺要求，渗氮过程中温度、氨气分解率是渗氮工艺的关键参数，需要严格按照工艺要求进行，通过观察试验记录数据可以发现，本文设计的自动控制装置实现了渗氮过程的炉内温度监测和控制，通过尾气氨气含量的监测和输入流量的控制，实现了氨气分解率的控制。同时通过人工对比检测，本文设计的控制系统，氮化炉内温度误差低于5℃；氨分解率检测误差低于2%；氨流量测量误差低于5升/小时；出现异常时报警响应时间低于5秒其中曲线。

三、结束语

渗氮工艺在生产中应用十分广泛，然而渗氮设备往往较为简陋，导致人工劳动强度高，生产环境恶劣，同时渗氮工艺的要求也不能很好的达到，本文通过分析渗氮过程的工艺要求，结合氨气的化学特点，设计一种自动反馈和控制系统，该系统能实现渗氮工艺的实时监测和自动控制，大大提高了材料渗氮成功率，为生产节约了成本。

参考文献：

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[4]丁思月,李华,薛群基,等.一种注塑机螺杆表面的热喷涂复合梯度涂层及其制备方法:CN,CN102534455 A[P].2012.基金项目：舟山市科技计划项目——市级公益类科技项目（申请编号：2019C33208合同计划编号2019C31065）

作者简介：李君江（1982—），男，硕士，高级讲师，主要从事智能制造及机器人研究。