精密车削中心热误差鲁棒建模与实时补偿

为了减小数控机床的热误差.提高数控机床的加工精度,使用BP神经网络和遗传算法相结合的方法建立了热误差模型,并基于所建模型开发了数控机床热误差实时补偿系统.基于对数控机床热动态过程的分析,利用4个关键温度点,建立BP神经网络热误差模型.用遗传算法优化BP神经网络连接权值和阈值,提高了模型的预测精度和收敛时间.试验结果表明:对精密车削中心进行实时补偿后,加工误差从32 μm降低到大约8 μm,明显提高了数控机床的加工精度.     

车床主轴与进给轴耦合热误差建模及补偿研究

针对车床实际加工中主轴与进给轴的热误差相互耦合共同影响工件精度的问题,建立了综合热误差模型并进行了有效补偿。以海德曼HTC500/500精密车床为研究对象,对车床主轴与进给轴热误差的耦合关系进行了解耦;利用模糊聚类理论实现了车床测温点的优化分组,建立了主轴与进给轴的耦合热误差多元线性回归模型,并在精密车床上得到实际应用。结果表明:车床耦合热误差模型符合实际工况,模糊聚类有效降低了温度变量之间的多重共线性,提高了模型的预测精度;主轴x/z方向的预测精度达88.4%、90.7%,进给轴x/z方向的预测精度达82.9%、71.3%;补偿后车床x/z方向精度分别提高了60.3%、56.6%,证明了耦合热误差模型的准确性。     

数控机床电主轴热误差的预测方法

为了减少电主轴的热误差,提高数控机床的加工精度,对于时变速度的主轴运转,分别采用多元自回归方法和遗传径向基函数神经网络方法建立电主轴热误差预测模型.根据2种模型对电主轴热变形产生机理的不同表述形式,比较二者的计算效率和拟合精度.研究表明:在相同温升变量的条件下,二者的收敛速度和运算时间相差无几;在预测精度方面2种建模方...     

基于模糊聚类测点优化与向量机的坐标镗床热误差建模

为了研究电主轴系统热特性对机床精度的影响,建立了主轴轴向及径向热误差模型.以精密坐标镗床为对象,采用五点法对主轴热误差进行测量,并分析了转速对主轴热误差及温度场的影响规律.利用模糊聚类分析法对温度变量进行分组优化,选出对热误差敏感的温度变量,建立主轴轴向热伸长及径向热倾角的最小二乘支持向量机(LS-SVM)以及多元线性回归(MLRA)的综合热误差模型,并设定了预测优度评价标准.结果表明:模糊聚类分组法能有效降低温度变量间的多重共线性,并提高模型的稳定性;LS-SVM模型具备全局寻优的特点,可实现不同工况的高精度预测,预测精度可达90%,且比传统的MLRA模型有更好的通用性以及更强的泛化能力,可作为后期热误差的补偿模型.     

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.     

基于粒子群算法的数控机床切削力误差实时补偿

通过分析数控机床主轴传动系统,推导出主轴伺服电机电流信号与切削力之间的关系,运用BP神经网络理论和粒子群优化算法建立起切削力误差模型,研制出数控机床上的切削力误差实时补偿系统,并通过加工实例对补偿系统进行了验证.结果表明:所建的切削力误差模型具有鲁棒性强和精度高的特点;切削力误差实时补偿系统使用方便,应用性强.     

基于球杆仪的三轴数控机床热误差检测方法

热误差是影响机床加工精度的主要误差项．为了快速检测机床自身热误差，在研究机床综合误差和球杆仪检测原理的基础上，提出了一种快速有效的检测方法——球杆仪法．通过建立三轴数控机床的几何误差和热误差的综合误差模型，提出机床的几何误差和热误差的检测及分离方法，并对影响加工精度较大的主轴与Z导轨的平行度误差、标尺热变形导致的比例误差以及滚珠丝杠变形导致的周期性误差等主要热误差项进行了球杆仪圆轨迹测试法的模拟仿真，通过进行球杆仪检测实验，测得机床空载时的主轴端热漂移误差，得到其变化规律曲线．相对于传统热误差检测法，该方法简捷有效．     

基于GM-LS-SVM层级模型的数控机床热误差建模

为了更精确地对数控机床热误差进行预测及补偿以提高其加工精度,针对单独使用灰色模型或最小二乘支持向量机模型进行机床热误差建模的不足,并利用这2种模型在数据不同处理阶段的优点,提出一种基于灰色模型和最小二乘支持向量机层级模型的数控机床热误差建模方法。根据机床关键点温度数据和热误差数据,首先建立多个不同数据序列长度的机床热误差灰色模型作为前处理层,然后把经过前处理层前处理的热误差和实测热误差分别作为最小二乘支持向量机模型的输入和输出,作为后处理层,以进行预测精度校正。利用该方法在一台精密卧式加工中心上进行建模实验,并与单独使用灰色模型、最小二乘支持向量机模型和BP神经网络模型进行预测精度对比分析。研究结果表明:基于灰色模型和最小二乘支持向量机层级模型的数控机床热误差建模方法具有更高的预测精度和更强的泛化能力。     

NL201HA数控卧式车床X轴热误差建模及补偿

该文分析了数控卧式车床热误差对机床加工精度的影响。利用红外热像仪、位移传感器和温度传感器记录热误差数据,建立热误差模型和热误差补偿系统。利用红外热图像和相关分析,对关键测温点的位置进行了优化。然后,建立了车床主轴径向(X方向)热误差的线性回归模型。实验结果表明:线性回归模型是鲁棒的,适用于机床热误差建模。利用线性回归模型开发了基于Siemens828D型数控系统及S7-300PLC(可编程逻辑控制器)的热误差补偿系统。检测结果表明:轴径向热误差由原来的10μm减少到5μm以内,精度提高50%以上。     

数控机床动压主轴的热误差建模技术研究

为了降低加工过程的热误差,提高数控机床加工精度,基于时序相关分析理论与数值计算方法,建立了一种以温度场分布及加工参数为输入的新型机床主轴热误差建模方法.所建模型由热误差模型、主轴动压轴承热特性模型以及主轴热传递模型三部分组成.该方法首先根据时序相关理论建立热误差与温度测点之间的相关模型,再通过灰色相关理论完成关键温度测点位置与数量的优化,同时,基于数值计算与热传导理论,建立了动压主轴系统热特性模型.以一台大型龙门导轨磨床为实验对象,建立了磨床主轴箱热误差预测模型.实验结果表明,所建立的热误差模型具有良好的热误差辨识性能.     

基于组合模型的电主轴热误差预测

针对数控机床电主轴复杂的热变形机理,建立了基于径向基函数神经网络的组合预测模型预测其变化趋势.根据测量的电主轴热变形数据,分别采用自回归分析模型、灰色系统模型和智能组合预测模型对主轴热误差进行了预测.结果表明:电主轴热误差组合预测模型的预测准确性优于各单项模型,相对预测精度高出较高单项预测模型3％.     

基于蚁群算法的机床热误差建模技术

通过分析机床热变形机制,采用蚁群算法对BP神经网络的权值进行训练,得到一种新的仿生预测模型,并将该模型应用于Y3150K型滚齿机中进行热误差补偿实验,使滚刀主轴的热变形误差控制在6 μm以内.结果表明,该模型不但避免了BP神经网络算法易于陷入局部极小的缺陷,且其预测能力较强、鲁棒性更佳,大幅提高了热误差补偿精度.     

基于粒子群算法与BP网络的机床主轴热误差建模

为了避免基于反向传播(BP)神经网络的主轴热误差模型精度低、通用性不强和收敛性较差等缺点,利用模糊聚类理论与相关分析法对温度变量进行优化,并且选取热敏感点以挖掘温度变量与热误差间的相关性,降低温度变量间的耦合性.利用粒子群优化算法(PSO)将预测输出与期望输出间误差平方和的倒数作为个体适应度函数,将个体头部分与身体部分的表现码分别映射为网络的隐含层节点数、权值和阈值,实现了对BP网络的拓扑结构的有效优化,通过跟踪个体极值和全局极值实现了粒子群个体速度与位置的更新.分别建立了基于BP和PSO-BP网络的热误差模型,以精密坐标镗床主轴为研究对象,采用五点法对高速主轴热误差进行测量.结果表明,PSO-BP模型可实现不同工况下主轴空间位姿状态的高精度预测,验证了测量及建模方法的有效性.     

基于模糊神经网络的铣床热误差预测模型研究

当前,铣床主轴加工产品容易受到热误差的影响,造成产品精度下降。对此,采用模糊神经网络模型预测铣床主轴热误差,并对预测结果进行比较和分析。建立神经网络径向基函数的表达式,给出了模糊推理系统和控制规则,创建了模糊RBF神经网络预测模型,对铣床主轴进行热误差验证。结果显示:铣床主轴采用RBF神经网络模型预测误差较大,其Y轴和Z轴输出最大误差分别为5.9μm和7.1μm;铣床主轴采用模糊RBF神经网络模型预测误差较小,其Y轴和Z轴输出最大误差分别为3.5μm和2.9μm。同时,模糊RBF神经网络模型预测误差跳动幅度较小。采用模糊RBF神经网络预测模型,可以补偿铣床运行时产生的热误差,提高铣床主轴加工精度。     

镗铣加工中心主轴系统热误差测量实验研究

目的通过对TX1600G复合式镗铣加工中心主轴部件热误差测量实验研究,找到主轴热关键点位置,检测其温升情况以及其热变形,进而确定产生热误差的主要影响区域.方法设计温度与热误差测量实验方案,采用红外热像仪布置和优化温度测点,并采集温度数据,对比各位置测点的温升情况确定热关键点;采用API主轴分析仪测量X、Y、Z三个方向的热变形值,对比数据进而确定热变形最大的方向.结果主轴在转速3 000 r/min下,当实验达到热平衡时,Z向热伸长最大;主轴中部的前后端轴承位置的温升较大,为热关键点,且Z向热变形曲线与温升曲线的趋势基本相同.结论加工中心主轴在实际运行中的误差主要是由温升引起的轴向热伸长误差,控制Z向伸长热变形能有效地提高加工精度.     

基于主成分分析与BP神经网络相结合的机床主轴热漂移误差建模

为提高数控机床热误差模型的预测精度,提出了将主成分分析与BP神经网络相结合的主轴热漂移误差的建模和预测方法.使用主成分分析法对多个温度变量进行降维处理或重新组合,将处理后所得较少的主成分变量作为样本输入BP神经网络进行训练而得到主轴热漂移误差模型,并与经过测点优化后以关键点温度作为输入的BP神经网络模型进行对比分析.结果表明：基于主成分分析与BP神经网络相结合的主轴热漂移误差模型的拟合精度较高,残差较小;由于BP神经网络的输入变量较少而使所提出的模型训练速度快、迭代次数少.     

基于热误差敏感度图的温度关键点选择方法

采用有限元法仿真计算了数控车削中心主轴箱的瞬态温度场分布及相应热变形位移,根据热误差敏感度导出了主轴箱的热误差敏感度图;运用小波图像压缩技术提取了512个有限单元结点作为侯选温度关键点;根据遗传优化算法原理,提出了流程图式的目标函数,并在Matlab软件中以M文件的形式编写目标函数,同步实现了温度关键点的选择以及与之匹配的热误差模型的建立.通过在数控车削中心的验证实验结果表明,根据优化关键点所建立的数控车削中心主轴箱热误差模型的计算精度较高.     

基于优化最小二乘支持向量机的数控机床热误差建模分析

数控机床热误差是降低加工精度的主要因素之一.针对热误差建模问题, 结合布谷鸟算法的随机莱维飞行机制和最小二乘支持向量机结构风险最小化与线性规划等优点, 提出基于布谷鸟算法优化最小二乘支持向量机的热误差建模方法.在最小二乘支持向量机将低维非线性问题转化为高维线性问题时, 构建了混合核函数.同时,采用布谷鸟算法对最小二乘支持向量机惩罚因子γ、核宽度参数σ和混合核权值λ进行了优化.以GMC2000A机床为实验对象, 分别对热误差数据进行了聚类分析和建模分析.通过误差预测对比分析得出结论, 基于布谷鸟算法优化混合核最小二乘支持向量机建立的误差模型取得了良好的预测效果, 且明显优于BP神经网络模型和未优化的最小二乘支持向量机模型的预测效果.     

基于插值算法的数控机床复合误差补偿技术

为提高数控机床的加工精度,提出了基于线性插值法和牛顿插值法的数控机床几何与热的复合误差建模方法,并利用数控系统外部机床坐标系的偏置功能,应用自行研发的综合误差实时补偿系统进行误差在线实时补偿.结果表明:所提出的模型具有计算简便、预测精度高等优点,可用于各种复杂加工场合中的数控机床几何误差与热误差的实时补偿.     

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.