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.     

热变形实验装置中电感测头的误差补偿

为确保热变形实验装置的测量精度,分析了热变形实验装置中的误差因素,采用石英棒标定方法,依据数学模型,对电感测头及测杆引起的误差给予补偿.该方法使测量装置满足材料热膨胀系数和复杂形体的机械零件的热变形测量精度要求.     

回转体测量机热变形误差三截面法补偿技术

为了补偿复杂外形回转体测量机在生产现场的热变形误差,使用实物参考基准作为标定物,提出了三截面法热变形误差在线补偿技术.根据回转体测量机的结构特点,使用数字仿真分析了热变形形式,然后以此为依据建立了热变形误差补偿模型.通过测量两个参考基准的截面和被测工件的一个待测截面的数据,计算得到补偿模型中的参数,进而获得热变形误差的补偿量,实现了在线补偿,无需建立复杂的热变形模型,简单易行.现场测量实验证明了三截面法的可行性,重复性误差降低到8,μm,能够满足复杂环境下的测量任务.     

聚类回归分析在滚齿机热误差建模中的应用

利用聚类回归分析方法的基本原理,研究了温度传感器在滚齿机上的优化布置策略,并将温度测点从原先的11个减少到4个,完成了温度变量的优选.利用优选的温度变量,采用最小二乘法进行回归建模,得到热误差模型,并利用该模型在Y3150K型滚齿机上进行热误差补偿实验.结果表明,该建模方法不但增强了热误差建模的鲁棒性,提高了齿轮加工精度,而且节省了工作量与成本.     

大型数控滚齿机热误差补偿建模

针对某大型数控滚齿机,提出滚刀与工件主轴中心距热误差计算新模型,建立热误差实验检测系统,进行热误差与温度的关系实验;在此基础上,采用模糊聚类与多元线性回归法建立滚刀与工件主轴中心距热误差补偿模型;将补偿模型与实验数据进行对比分析,揭示滚齿机热误差规律,得到热误差随加工温度变化曲线。研究结果表明:经热误差理论、实验及补偿模型值比较,三者热相对误差均低于5%,验证了所建立热误差补偿模型的正确性与有效性,表明该热误差补偿模型精度高,实用性及鲁棒性强,可为滚齿机热误差预测、控制及实时补偿提供有益参考与指导。     

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.     

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...     

数控机床床身热变形临界点确定方法及应用

文章分析了机床床身热变形与光栅测量误差之间的相关性,提出了机床床身光栅安装线上单向热变形临界点概念和利用热变形临界点安装光栅的方法,研究了基于有限元分析的热变形临界点理论确定方法,用于确定床身单向热变形临界点位置,进而建立高精度的光栅测量系统误差补偿模型;为了验证该模型的有效性,搭建了实验装置进行机床热变形临界点的实测实验。实验结果分析表明,利用该确定方法确定的热变形临界点位置与实验确定的位置相差2.5mm,对光栅零位误差预测值影响仅0.1μm,对光栅示值误差预测值影响仅0.2μm。因此该确定方法可以确定实际机床的床身热变形临界点,并为后续不同结构的数控机床床身单向热变形临界点的确定、床身热变形误差附加影响的消除提供了一定的参考。     

多项式回归理论在机床热误差建模中的应用

通过理论分析,利用多项式回归理论中的增广样本相关系数,结合复相关系数的方法剔除与因变量和其他自变量相关系数均很低的自变量,建立机床热误差补偿模型.该方法与逐步线性回归热误差建模法相比,可避免出现温度变量耦合现象,缩短建模时间.通过残差及拟合图验证该模型具有较高的回归精度.     

20CrMnTiH钢临界应变模型研究

采用THERMECMASTOR-Z热模拟试验机,对20CrMnTiH钢试样进行热模拟试验,研究材料的变形温度和应变速率对峰值应变的影响.采用Sellars模型结构建立20CrMnTiH钢的临界应变数学模型.根据热模拟试验结果,用MATLAB软件进行回归分析,得出模型的待定系数.误差分析结果表明,该临界应变模型的预测精度较高.     

滚齿机分度链短周期误差的补偿

以控制理论和时序理论为基础,提出了一种适于生产应用的滚齿机短周期误差动态补偿方法,建立了补偿控制系统。通过实验研究和计算机仿真,认为该方法是可行的和有效的。     

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。     

大齿轮齿形测量中补偿安装偏心的理论分析

针对大齿轮齿形测量时安装偏心不易消除的特点,采用误差补偿的原理消除安装偏心产生的测量误差.分析了安装偏心与齿轮传动时啮合线增量的关系,提出了实时和非实时的误差补偿方法.实时误差补偿的核心思想是坐标变换,结合齿形的各种测量方法,给出补偿安装偏心产生的测量误差的数学模型;非实时误差补偿是在测量结束后利用计算机辅助计算补偿安装偏心产生的测量误差,推导了啮合线增量法和微分法的数学模型.实际测量时,可根据实际情况选择合适的补偿方法.     

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.     

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。     

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.     

轧辊偏心补偿重复控制系统的设计与仿真

针对常用的PID轧机辊缝控制系统在补偿轧辊偏心这一周期信号时,会产生很大的稳态跟踪误差,常使偏心补偿失败的问题,应用重复控制基本理论设计了一种新的轧辊偏心补偿系统,这种系统在对轧辊偏心周期信号进行补偿时,具有对偏心补偿信号无稳态偏差跟踪的特点.仿真证明这种轧辊偏心补偿重复控制系统的输出补偿效果非常好,稳态精度很高,远远优于常用的PID控制补偿系统,使偏心补偿控制的成功率大为提高.     

悬臂式结晶器坐标测量机的数学模型

为提高悬臂式三坐标测量机的测量精度,对其各项误差源进行了分析,使用齐次坐标变换理论建立了测量机的准刚体测量模型,并在其基础上建立了几何误差模型对影响测量机精度较大的21项几何误差进行补偿。以在不提高制造成本的情况下,提高测量机的整体精度。该数学模型为悬臂式三坐标测量机的误差补偿技术提供了理论依据。     

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.