论机床加工中的精度补偿技术

在机床对零件进行加工的过程中,主轴回转误差、导轨误差、机床和部件刚度、切削刀具的磨损以及热变形等,这些因素都会影响机床的加工精度,从而产生加工件有尺寸误差的现象,所以对机床加工过程进行精度补偿这是十分必要的。该文将以数控机床为例,从误差防止和误差补偿两方面入手,对机床加工过程中的精度补偿技术进行阐述,分析目前提高数控机床精度补偿技术存在的问题。     

数控机床热误差实时补偿

数控机床在加工过程中,由于机床部件受到环境温度、摩擦热和切削热等因素影响导致温度升高而发生变形,部件之间原来的相对位置发生改变,相对运动的正确性被破坏.机床部件尺寸的变化使得数控机床精度降低,造成工件加工过程中的热变形误差.在分析产生机床热误差原理的基础上,探讨了热误差的测量方法,并利用多元线性回归方程建立机床热变形和温升之间的数学模型,利用误差补偿技术进行修正,从而减小机床热变形造成的被加工工件的尺寸误差.     

机床热误差建模技术研究进展

切削加工过程中,机床会由于受不同热源影响而发生热变形,产生机床误差即热误差。在各种类型的机床误差中,热误差可占机床总误差的40%~70%,是影响机床加工精度的主要因素。为减小不同热源对机床热误差的影响,提高机床加工精度,目前主要有3种方法:1)通过对机床零部件进行优化设计,提高机床热刚度;2)应用更为有效的隔离措施,尽量减小或隔离热源影响;3)热误差补偿,通过对热误差进行在线预测及实时补偿,减小机床热变形。热误差建模是实时补偿热误差的前提和基础。首先对机床热误差建模技术进行了介绍,并对热误差建模技术领域的国内外研究现状进行分析,总结了目前热误差建模领域存在的主要问题,进而对热误差建模技术的未来发展方向进行了展望。     

车削加工误差补偿技术及其应用

数控加工中有机床的运动精度误差,刀具的尺寸误差,刀具、机床及零件的热变形和弹性变形误差,还有编程中的计算误差及加工方法引起的误差等,这些都是导致加工误差的因素。该文将主要探讨车削加工误差补偿技术及其应用。     

机床热误差的检测与建模方法

热误差作为影响机床加工精度的主要因素,通过误差补偿可以对其进行有效控制.在误差补偿法中,获得机床热误差并建立热误差模型是整个补偿过程的核心与关键.综述了机床热误差的检测方法和建模方法,包括直接、间接检测法,和多元回归分析法、人工神经网络法、支持向量机法、灰色系统理论法及贝叶斯算法.并结合目前的研究现状,展望未来的发展.     

M52120导轨磨床机体结构设计

通过试验以及对企业现有机床的观测，分析热变形产生的原因及对机床精度的影响,并设计了一种具有特殊结构的机床——新型M52120导轨磨床，有效地解决了机床各部件的热变形问题，提高了精密机床的加工精度。     

基于灰色GM(1,4)模型的数控机床热误差补偿技术

为降低机床加工过程中温度场变化对机床加工精度的影响,分析了数控机床生产过程中热源组成及热误差产生机理,根据灰色关联度理论从原设定的8个温度测量点中计算选定4个机床温度关键测量点,建立了灰色GM(1,4)预测模型。该模型搭建了4个关键测温点的温度变化情况与机床热误差值之间的映射关系,能在生产过程通过获取关键点温度实时预测机床热误差值,再通过数控系统将预测值补偿到刀具进给位置,以此形成机床热误差补偿机制。最后,以精密卧式加工中心THM6380为实验对象,检验GM(1,4)模型预测结果与实际热误差值间的差距,拟合残差在±1μm以内,拟合效果良好。     

数控机床热误差实时补偿应用

将由机床热变形引起的、决定工件加工误差的工件与刀具间相对热位移通过机床数控系统的外部机床坐标系偏置来实现实时补偿,并研制开发了高精度、低成本、满足实际加工要求的热误差实时补偿控制器,经数家企业实际生产使用,数控机床的加工精度大幅度提高,从而验证了本方法的正确性和本实时补偿控制器的有效性。     

基于时间序列算法的数控机床热误差建模及其实时补偿

提出了一种基于时间序列算法的机床热误差建模方法.通过时序算法综合分析软件,对实测的热误差数据进行预处理、模式识别、模型参数估计、循环定阶判别以及模型整合,建立表征机床热误差变化规律的实时补偿模型,并通过判别温度变化趋势,实时调整模型迭代系数.通过实时补偿系统,利用所建立的热误差补偿模型对数控机床的热漂移误差进行实时补偿加工.结果表明,工件的径向尺寸误差从补偿前最大的112μm降低到7μm,机床加工精度和稳定性大幅度提高.     

超精密数控机床进给系统非线性分析及误差补偿研究进展

从超精密加工的基本需求出发,介绍了超精密数控机床的主要误差源及误差产生的原因,讨论了进给系统中非线性因素对系统动态性能、静态性能及加工精度的影响,综述了进给系统非线性控制策略和误差补偿的研究现状,总结了阶段性研究成果,并对今后的研究方向及关键问题进行了展望,最终提出通过先进控制技术和全息误差补偿技术有机结合提高加工精度的总体思路.     

基于物理建模法的加工中心主轴热误差建模

针对主轴热误差对机床精度稳定性产生严重影响的问题,提出了一种基于传热理论及热变形机理的主轴热误差预测模型.首先,基于传热机理分析推导出主轴系统的实时温度场模型.然后,根据机床结构尺寸对主轴热变形进行机理分析,并利用物理建模法得到温度场与热误差的关系.最后,在两台同类型的立式加工中心上进行主轴热误差仿真和实验验证.结果表明:主轴热误差模型的平均预测精度达到了95.0%,这证明了该模型具有很高的精度和强鲁棒性.     

基于SSO算法优化神经网络的数控机床热误差建模

针对影响五轴数控机床加工精度的复杂热特性,提出了一种用于摇篮式五轴数控机床热误差建模方法.该方法主要采用鲨鱼嗅觉优化(SSO)算法和神经网络的复合建模方式,有效提高了机床热误差预测模型的精度和建模效率.首先通过使用热成像仪筛选出机床的温度敏感点,然后将温度传感器布置在机床热敏感点的位置,将采集到的热特性数据采用本文所提方法进行热误差建模,结果表明,该方法在建模速度和精度上要优于ABC和PSO神经网络,最后将该热误差预测模型应用于五轴数控机床热误差补偿实验,将试件加工精度提高了32%.     

基于IFCM-GRA的空间多维热误差温度测点优化

热误差是精密、超精密加工中主要的误差源之一,热误差温度测点优化是热误差补偿的关键问题.在机床空间多维布置的大量温度测点之间存在多重相关性,从众多测点中选取特征点的优劣程度,将直接影响到热误差补偿效果.通过对温度测点间多重相关性及温度与热误差关系的综合分析,采用改进的模糊C-均值(IFCM)聚类算法对温度测点进行聚类,以减小类与类之间温度测点的相关性,且避免FCM算法对初始聚类中心敏感易局部收敛的缺点.对温度测点按灰色关联分析(GRA)中的灰色综合关联度进行排序,从变化量和变化率的角度综合反映温度与热误差的关系.采用IFCM-GRA对温度测点进行优化,提高了热误差模型的鲁棒性及准确性,使温度测点数量大幅度减少.在某型号精密卧式加工中心上进行实验,温度测点从17个减少到4个.在不同转速下,利用多元线性回归对优化出的温度测点与热误差建立模型,所建立模型均能很好地预测热误差变化情况,经对预测模型分析,轴向热误差由几十微米减小到5μm以内.     

数控机床主传动热变形误差实时补偿的应用研究

利用FANUC 0 I-MC系统外部机床坐标系偏置实现了数控机床主传动系统热误差补偿,在多台数控机床上试验,使得机床的精度大幅提高,从而验证了此方法的正确性和实用性。     

数控机床主轴热特性分析

主轴热误差是数控机床热误差的主要组成部分,热弹性现象是交替变化的热源作用在构件上产生的,误差补偿是提高机床精度的最有效方法之一．为此,提出并分析了一维主轴热弹性现象产生的原因及其重要特征,并通过有限元分析和实验验证了热动态特性的存在及变化规律．随着时间的增长,温升．热变形之间的关系会逐渐趋近稳态,但不可能获得绝对的稳态．在传热过程中,随着传热距离的增加,温度变化滞后性越大．     

数控机床多变量关联热误差组合模型及其实验验证

针对主要基于受综合因素影响的机床本体温度所建立的热误差模型鲁棒性较差的问题.综合考虑机床本体温度、动力源转速、冷却液温度及环境温度提出了多变量关联热误差组合模型.将最小二乘支持向量机(LS-SVM)的方法运用到热误差建模中,并利用偏最小二乘(PLS)方法提取输入变量的主成分作为LS-SVM的输入,形成PLS-LSSVM组合热误差模型.此外根据数控加工过程及材料热变形原理,将相对起始温度的差温值作为温度输入,使热误差补偿更加准确.在某型号精密加工中心进行实验验证,结果表明:PLS-LSSVM模型比LS-SVM更稳定,比PLSR预测精度高;考虑差温多变量的PLS-LSSVM模型较单纯考虑机床本体测量温度值的PLS-LSSVM~*模型,热误差预测值的均方根误差(RMSE)平均减少了5.5μm.