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.     

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.     

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。     

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%.     

机床热误差补偿建模方法研究

在机床热误差补偿技术研究中,热误差鲁棒建模是机床热误差补偿的成功关键之一。对国内外几种主要的热误差建模方法进行了较为深入的分析研究,比较了不同方法各自的优缺点,并针对缺点介绍了一些改进方法。在此基础上,总结归纳了目前研究存在的问题,并对未来的发展方向进行了探讨。     

S7520型螺纹磨床热变形的试验研究

螺纹磨床广泛用于工具生产中较高精度的螺纹的加工。机床的热变形是导致加工误差的因素，因此在设计这种精密机床时有必要测定机床各零部件热变形的大小和方向、机床达热平衡所需要的时间以及机床温度场的情况，以了解各热源的影响。为了分别了解各热源对热变形大小的影响，应依次对各热源作单独试验。 本文在S7620型螺纹磨床的床身、砂轮架、工作台运动曲线、工件头架、传动链精度、磨削试验等项热变形试验的基础上，提出了导致加工误差的主要因素和减少发热对加工精度的影响的一些措施。     

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.     

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.     

机床热特性优化研究综述

随着精密加工技术的发展,探究机床各部件生热对精密加工的影响,以提升机床加工精度及精度稳定性成为当前研究重点。本文介绍了精密机床热特性的内、外环境影响因素及控制优化方法,从车间及其机床热环境、结构设计、冷却方式、热误差补偿技术4个方面展开,分析了现代精密机床中误差防止及误差补偿中使用的热设计措施,并针对现有机床温度分布不均、换热效果较差等特点,运用帕尔贴、碳纤维、相变微胶囊材料,结合传热学知识原理,提出了未来解决机床重要部件温升的可发展关键技术方案,以资参考。     

基于时变特性的数控机床综合误差建模方法

 以立式B-A 摆头五轴数控机床为例,根据机床误差元素的时变特性,研究一种能够反映静、动态综合误差的数控机床误差建模方法。将动态误差表达为与运动单元速度、加速度相关的傅里叶级数形式,并与静态误差结合,将运动副误差元素表达为静态误差矩阵与动态误差矩阵的复合形式,利用多体系统理论构建了静、动态误差与刀具轨迹误差的映射关系模型。理论分析表明,基于时变特性的综合误差建模方法考虑了运动学、动力学两方面的影响因素,可以更准确地反映机床高速、高精加工过程产生的实际误差,从而为数控机床的误差补偿及控制参数整定奠定一定的理论基础。     

Modeling Approach of Regression Orthogonal Experiment Design for Thermal Error Compensation of CNC Turning Center

The thermal induced errors can account for as much as 70% of the dimensional errors on a workpiece. Accurate modeling of errors is an essential part of error compensation. Base on analyzing the existing approaches of the thermal error modeling for machine tools, a new approach of regression orthogonal design is proposed, which combines the statistic theory with machine structures, surrounding condition, engineering judgements, and experience in modeling. A whole computation and analysis procedure is given. ...     

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.     

主轴热误差的自组织补偿原理及其仿真

主轴热误差是工件加工误差的主要来源之一,针对传统补偿策略算法复杂、成本较高且通用性不强等问题,提出了一种基于自组织原理的主轴热误差补偿策略,它只需根据对主轴热倾斜状态的定性测量结果即可进行定量误差补偿,从而可以大大降低对误差测量精度的要求及测量成本,同时各补偿力间的协调关系根据自组织原则自动建立,简化了补偿算法。经过对某型加工中心主轴热误差进行的自组织仿真补偿,其主轴热倾斜误差减小了92%以上,热偏移误差减小了46%以上。