数控机床热变形误差补偿技术

热变形误差是影响机床加工精度的重要因素之一,通过实时热变形误差补偿可以提高数控机床加工精度.本文在分析产生机床热误差的原理的基础上, 探讨了热误差的测量方法,利用多元线性回归方法建立了机床热变形与温升之间的数学模型.应用数控系统的PLC补偿功能,对XH178加工中心加工过程中的热误差进行了实时补偿.实验结果表明误差补偿量达到80%以上.     

数控机床热误差测点优化模型预测与实时补偿的研究

数控机床加工过程中温度场的变化产生的热误差严重影响工件的加工精度,需要进行热误差的检测与补偿.通过灰色关联算法筛选出关键的温度测点作为热误差预测模型的参变量,运用多元线性回归数学模型准确高效预估热误差值,采用热误差脉冲量叠加到反馈脉冲序列的方法实现热误差的实时补偿.从而低成本地消除数控机床加工热误差,提高工件的加工精度.     

基于FCM聚类和RBF神经网络的机床热误差补偿建模

热关健点的选择和热误差建模技术是决定热误差补偿是否有效的关键,对提高数控机床的加工精度至关重要.为了实现对数控机床热误差的补偿控制,文章利用模糊C均值(FCM)聚类方法,对机床上布置的温度测点进行优化筛选,将温度变量从20个减少到4个,然后给出了基于RBF热误差补偿建模方法.通过建模实例表明,文章提出的建模方法,在保证补偿模型精度的同时有效减少了温度测点,降低了变量耦合影响,并提高了补偿模型的鲁棒性.     

数控机床热误差的模型预报补偿

阐述了数控机床热误差补偿技术的基本概念，提出了一种基于人工神经网络的数控机床热误差模型预报补偿系统，介绍了该方法的原理，并对该系统的建立及相关技术进行了讨论。     

数控机床热误差补偿建模综述

热误差建模技术是决定热误差补偿能否有效进行的关键,对提高数控机床的加工精度至关重要。介绍数控机床热误差建模的国内外研究状况,阐述国内外常用的几种主要的热误差建模方法,即人工智能法、统计分析法、灰色系统法等,探讨各种方法的特点,指出目前研究存在的问题,并展望未来的发展。     

基于补偿模糊神经网络的数控机床热误差预报模型

文章提出了一种基于补偿模糊神经网络的数控机床热误差预报模型,讨论了该模型的详细结构、模糊规则、训练算法及相关技术问题,并给出了智能预报结果和精度评价.     

数控机床热误差补偿模型的应用

为提高机床加工精度,研究并选择最佳模型对立式加工中心主轴热误差进行补偿。以KVC650E立式加工中心为实验对象,根据秋季数据对主轴热误差建立了多元线性回归、神经网络和支持向量机模型;将同一台机床和另一台同类型机床所测得的冬季数据分别代入3种模型计算各模型补偿精度;根据3种模型的精度变化规律比较三者的精确性、鲁棒性和通用性。实验结果表明:3种模型都有各自的优势,但支持向量机模型能在不同的环境温度和机床条件下保证较高的精度,综合性能最好。     

双转台五轴数控机床的综合误差建模与补偿研究

研究五轴数控机床的综合误差建模与补偿方法.系统地分析了机床几何误差与热误差,并提出了其新的分类方法和一种直观形象的杆、副误差矩阵描述方法,根据这种误差描述方法建立了五轴数控机床的综合误差模型,最后根据矩阵微分法建立了机床综合误差补偿模型.     

整机热变形中测温点优化选择方法的研究

在高速高精度机床的加工过程中,由于各种热源的作用会导致机床产生热变形,从而影响其加工精度.针对整机热变形误差是影响机床加工精度的最大误差源,提出采用模糊聚类分析法对测温点进行优化选择,并利用多元线性回归方法建立整机热变形与温度之间的数学模型.结果表明,经优化后的温度变量应用到热误差模型中能够有效的预测整机的热变形,并且补偿效果很好.     

基于最小二乘支持向量机的精密数控机床热误差建模与补偿研究

为了减小热误差对数控机床加工精度的影响,以自主研制的五轴精密数控机床为研究对象,得出定位误差与温度之间的变化规律。运用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立Y轴的热误差模型,并对LS-SVM模型进行参数寻优。根据LS-SVM模型计算出移动轴热平衡状态下定位误差的预测值与测量值对比曲线,通过分析发现LS-SVM热误差模型性能较好,其拟合偏差带宽较窄,均方差较小。依据LS-SVM模型进行定位误差补偿实验,误差降低了87. 3%。实验结果证明最小二乘支持向量机建模方法具有较高的预测精度、补偿精度。     

五轴数控机床非线性误差建模及补偿方法

针对五轴数控机床后置处理中由于平动轴和旋转轴的联动产生的非线性误差,提出一种基于误差建模的非线性误差在线预测与补偿方法.根据任意两个相邻刀位数据点产生的非线性误差,获得误差的分布特征,建立起误差分布模型;利用最小二乘法求解出非线性误差的数学表达式,经与误差许用值相比较来确定新的刀位点,从而实现非线性误差的在线预测及补偿...     

数控机床中螺距误差补偿原理及测量方法研究

文章对数控机床反向间隙补偿和螺距误差软件补偿原理及测量方法进行深入的研究,提出一种高效、快速螺距误差测量和补偿值设定方法,并进行了具体实例应用。实践证明该检测方法操作简单方便,测量结果正确可靠,特别适合我国国情,可以满足生产企业数控机床定期螺距误差检测、及时校正反向间隙和机电联调的需要,能有效改善机床定位精度和加工精度,对数控机床的合理使用和维护具有重要的实用参考意义。     

数控机床三维空间误差建模及补偿技术研究

为了提高数控机床的加工精度,解决由机床三维空间误差引起的工件加工质量降低的问题,在研究多体系统理论误差建模技术的基础上,提出离线补偿和嵌入式补偿两种补偿策略。离线补偿是基于数控加工程序的修正补偿,将机床三维空间误差映射到数控加工程序,通过修改加工程序实现对机床的三维空间误差补偿;嵌入式补偿是基于数控系统的在线补偿,将机床三维空间误差融合到数控系统中,通过修正数控系统中的数据流实现对机床的三维空间误差补偿。实验表明,在不影响机床可靠性的前提下,两种补偿策略均显著提高了数控机床的加工精度。     

机床热误差非线性组合预测模型研究

在精密及超精密加工过程中,数控机床热误差是影响加工精度的一项重要误差源,最经济和有效地减少热误差的方法是热误差补偿技术。针对热误差补偿预测模型的预测精度问题,提出一种非线性组合预测模型。该预测模型利用灰色关联度方法对单项预测模型进行筛选,对筛选出的单项预测模型基于不同优化准则进行线性组合,通过广义回归神经网络对该线性组合模型进行非线性组合,得到非线性组合预测模型。误差预测结果表明:对比典型的BP神经网络预测模型,非线性组合预测模型的预测精度更高,最大误差由4.78μm减小到0.7μm。     

基于模糊C均值聚类法和多元线性回归理论的铣床热误差研究

为了降低铣床主轴旋转受温度影响而产生的位移变形量,提高铣床对零件的加工精度,采用了模糊C均值聚类法和多元线性回归理论对铣床主轴的热误差进行建模,实现铣床主轴加工误差值最小化;分析了模糊C均值聚类法筛选最优值的迭代过程,对铣床上不同位置的测量温度值进行分组,筛选出每组的最优温度值;采用多元线性回归理论,对铣床热误差理论预测模型进行了推导,通过实验验证多元线性回归理论所创建的热误差预测模型。实验结果表明:补偿前,铣床主轴Y方向和Z方向受温度影响产生的热误差最大值分别为45.0μm和28.0μm;补偿后铣床主轴Y方向和Z方向受温度影响产生的热误差最大值分别为3.2μm和3.8μm,误差范围都在4μm以内。采用模糊C均值聚类法和多元线性回归理论对铣床热误差进行补偿,铣床主轴运转受温度影响所产生的误差明显降低,从而提高了主轴定位精度。     

数控机床定位误差的补偿研究

数控机床的定位精度是决定其加工质量的关键因素。针对数控机床定位误差存在的累积性和重复性,提出了增量式误差补偿法,建立了通用的增量式误差补偿模型,并将其应用于由本实验室自主研发的"切线法数控成形非球面机床"中。经实验分析表明:增量式误差补偿法可以大幅地提高数控机床的定位精度。     

多轴机床几何误差建模与补偿技术的研究

基于多体系统运动学理论,分析了多轴机床的拓扑结构关系及各个运动轴的误差项元素,建立了多轴机床运动空间的几何误差模型。基于Labview开发了误差补偿平台,进行了误差补偿试验。通过对比补偿前后各轴线性定位误差和补偿前后的数控加工代码,验证了所建立的误差模型的正确性,且该补偿方法是可行的。