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.     

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。     

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。     

数控成形砂轮磨齿机床几何误差建模与补偿

文章以QCYK7332A数控成形砂轮磨齿机为例,对机床误差进行了分析,利用齐次坐标变换建立了空间误差数学模型;针对几何误差模型提出了一种对机床误差进行预测以及实时误差补偿的方法,并用Renishaw激光干涉仪测量机床的x轴角度误差,说明机床误差预测以及实时误差补偿的过程,为提高数控成形砂轮磨齿机精度和减少机床的几何误差提供了理论依据.     

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.     

基于温度积分方法的大型数控机床光栅定位热误差建模及实时补偿

为了提高大型数控机床的光栅定位精度,提出了基于热特性分析的光栅定位热误差建模理论及补偿方法.阐述了光栅受热膨胀产生热伸长从而导致定位偏差的机理,并对光栅定位误差产生的影响及表现形式进行了说明.建立了光栅热伸长量和温升量的线性关系表达式.在光栅尺上均匀布置多个温度传感器,实时采集光栅尺多点温度,通过插值运算,拟合出光栅尺各点的温度值.由于在机床运动过程中,光栅尺各点的温升量不尽相同,采用对光栅尺各点温升量积分的方法,求出光栅各点热伸长量,建立了光栅定位热误差模型.利用自主研发的数控机床误差补偿系统,应用光栅定位热误差模型,对落地镗床TK6920进行光栅尺定位热误差补偿.结果显示:光栅定位热误差模型对运动过程中的光栅定位误差进行准确的预测,补偿后残差控制在15μm以内,定位精度提升90%以上,显著提高了光栅的定位精度.     

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.     

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.     

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．     

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.     

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.     

基于自适应分段与动态修正的机床定位误差补偿

为了提高并保持机床的加工精度,提出了自适应分段建模与动态修正相结合的误差补偿方法.根据误差曲线形状与建模精度需求,自适应地确定分段区间与函数最佳拟合阶次,以实现在线自动建模.结果表明,所建模型并非一个固定的算法,能够实时监测机床温度场、外界环境温度及冷却液工作状态的变化情况,不断更新数学补偿模型的几何调整因子与热增益系数,并动态修正补偿模型.同时,在VM850型立式加工中心进行了误差补偿实验.结果表明,在复杂工况下,基于自适应分段建模与动态修正相结合的误差建模及补偿方法能够满足数控机床的实时补偿需求,其补偿精度高、鲁棒性好.     

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%.     

数控机床热补偿中温度变量的选择与建模

叙述了一种在机床热补偿过程中,利用多元统计分析中的聚类分析方法对温度变量进行初步筛选,然后利用逐步回归方法获得最优模型的方法.对一台车削加工中心温度测量的变量进行了选择,并且利用逐步回归方法得到了补偿模型.结果表明,这种建模方法,不但很好地避免了温度测点的相互影响,保证了模型精度,而且节省了工作量和成本.