基于3次样条插值的数控机床几何与热复合定位误差建模

通过分析机床整个温升直到热平衡的误差数据,总结误差分布的数学规律,将热误差和几何误差分离,运用基于压紧样条条件下的3次样条插值算法,以线性拟合后的余差为建模数据,建立了数控机床几何与热复合定位误差数学模型.实验结果表明,该数学模型能很好地拟合数控机床定位误差曲线,补偿后数控机床定位精度提高了80%以上.该方法可运用于不同时刻或不同机床温度下的机床定位误差补偿,建模原理明了、过程快速,模型适用性好.     

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.     

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.     

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。     

数控机床热误差的混合预测模型及应用

基于机床热变形误差的产生机理及其表现形式的复杂性,综合时序分析方法建模和灰色系统理论建模的优点,研究了一种智能混合预测模型.将该模型应用于一台数控车削加工中心进行热误差趋势预测,以进行机床热误差补偿研究.结果表明,混合预测模型预测精度高于时序分析模型和灰色系统模型,其优异的预测性能可使数控机床进行实时补偿更加有效,从而大大提高机床热误差的补偿精度.     

五轴数控机床综合误差建模分析

分析了机床运动副的误差运动学原理，利用齐次坐标变换对一台包含3个移动副和2个转动副的五轴加工中心建立了误差综合数学模型．模型中不仅包含了几何误差且包含了热误差，共计57个误差元素．本分析方法可为其他类型的多轴数控机床、机器人的误差综合建模及补偿提供理论参考．     

螺距累积误差对数控机床精度的影响与对策

分析了机床定位精度对数控机床精度的影响 ,探讨了丝杠螺距累积误差对数控机床定位精度的影响 ,最后提出用软件补偿的办法来减少螺距累积误差对CNC机床的影响。     

螺距累积误差对数控机床精度的影响与对策

分析了机床定位精度对数控机床精度的影响,探讨了丝杠螺距累积误差对数控机床定位精度的影响,最后提出用软件补偿的办法来减少螺距累积误差对CNC机床的影响.     

精密坐标镗床进给系统热误差分析与预测

为了预测数控机床运行时热误差对进给系统定位精度的影响,以精密坐标镗床为研究对象,采用红外热像仪和激光干涉仪分别测量进给系统在每个测点的丝杠温度和定位精度,提出进给系统热误差的最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测方法,建立了关于温度与位置的预测模型。模型引入最小二乘支持向量机方法对机床进给系统热误差进行预测分析,较好地描述了进给轴热误差与温度、位置之间的非线性关系,且对样本的依赖度小,有很好的泛化能力,解决了目前线性拟合模型用特征平均温度替代当前测点温度进行计算而存在较大误差的问题。实验结果表明,与目前已经在数控机床上实际应用的线性预测模型相比,LS-SVM模型对进给系统热误差的预测精度可达90%,预测精度提高30%以上,取得了非常好的预测效果,具有较高的现实应用价值。     

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．     

NC加工位置误差模型及其测量和补偿方法研究

机床误差补偿是为了达到"抵消"刀具位置的误差,消除或减少加工误差.从不追溯误差来源的角度,提出了机床加工位置误差有限元模型.这种模型建模方法简捷,既能够准确地表示机床误差及其分布,又能以简单、经济的方法加以标定.误差有限元的网格越密,该模型精度越高.为了高效标定误差有限元网格节点参数,提出了用跟踪激光干涉仪实现机床误差的直接测量方法.同时,提出了基于位置误差有限元模型的实时补偿软件设计方法,介绍了基于华中Ⅰ型数控系统的实验情况.实验证明,位置误差有限元补偿方法是一种提高数控机床精度经济而有效的方法.     

数控铣床几何误差测量与反向间隙补偿试验

 研究数控铣床几何误差检测及其补偿技术,对高速数控铣床工作空间中的平面误差场的检测、建模和补偿技术进行了比较系统和深入的探讨。对几何误差的基本特性,在单轴轴向运用高精度的HEIDENHAIN直线光栅进行了试验验证。结果表明,在满足基本测试条件下,误差的基本特性成立,这为提供新的误差测量方法打下了基础;针对数控铣床运动过程中的反向间隙,提出了插补运动综合几何误差的间隙补偿技术和算法,数据处理后的测量结果显示反向间隙可以很好地得到补偿。     

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.     

基于误差分解的数控机床热误差叠加预测模型及实时补偿应用

针对数控机床热误差变化复杂而难以用常规方法预测的问题,将温升过程的热误差按不同的误差因素分解为静态基准误差和温升影响误差2个部分,分别建模并叠加生成热误差整体预测模型;利用所建模型对一台典型三轴数控铣床进行热误差预测;同时,结合自主研发的误差实时补偿系统,采用模型预测值对机床热误差进行实时补偿.结果表明：所提出的模型可以准确预测温升过程中任意温度的变化状态和坐标位置的热误差;模型预测值对机床热误差的补偿效果显著,可大幅降低热误差对加工精度的影响.     

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。     

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.