嵌入式数控机床热误差补偿装置设计与实现

为减少热误差对数控机床加工精度的影响,针对华中数控HNC-848型数控系统机床设计了一种嵌入式热误差补偿装置。该装置采用基于STM32+FPGA的嵌入式系统设计方法,实现机床温度数据获取、热误差建模、热误差补偿执行等功能。利用采集的前2 160组优化后机床测温点数据在STM32处理器内进行多元线性回归热误差建模,后2 160组优化后数据进行热误差预测。测试结果表明该装置热误差预测效果良好。通过在机床数控系统编写补偿子程序,利用该热误差补偿装置,实现了热误差实时补偿功能。     

基于最小二乘支持向量机的数控机床热误差预测

为实现数控机床热误差的补偿控制,提出基于最小二乘支持向量机进行数控机床热误差建模预测的方法.根据最小二乘支持向量机回归预测的原理,优化选择最小二乘支持向量机参数,对数控车床热误差进行最小二乘支持向量机建模.通过测量数控车床主轴温升值与主轴热变形量,将获得的数据进行最小二乘支持向量机建模训练,以建立机床热误差预测模型.实验结果表明,该模型能有效描述热动态误差,与最小二乘法建模进行比较,结果显示,基于最小二乘支持向量机的数控机床热误差预测模型精度高、泛化能力强;采用最小二乘支持向量机得到的预测模型可用于数控机床热误差实时补偿,以提高机床的加工精度.     

数控车床几何和热误差综合实时补偿方法应用

对数控机床几何和热误差进行补偿是提高数控机床加工精度的有效方法.对数控机床的几何误差和热误差进行了分类并给出了建模方法.提出了一种基于外部坐标系偏移功能的误差实时补偿装置并叙述了其实现方法.在K360型数控车床进行了X轴定位误差和主轴径向热误差的补偿试验,证明了这种补偿方法在精度改进中的有效性.     

数控机床热误差的时序分析法建模及其应用

提出了采用时间序列分析法进行机床热误差建模的基本原理及方法,及其在数控机床热误差补偿建模中的应用。利用实测的热误差序列进行时序分析识模、建模和预报。再通过由微机结合机床控制器构成的补偿系统,利用所建立的时序分析模型,经过微机算出补偿值并送入机床控制器对刀架进行附加进给运动完成实时补偿。实验结果表明,可将工件的尺寸变化从原来的25 μm以上降到10 μm以内,大幅度提高了机床的加工精度,从而论证了时序分析法在数控机床热误差建模应用中的可行性与有效性。     

基于灰色模糊聚类和LS-SVM加工中心的热误差补偿模型

为实现数控机床热误差的补偿,提出了基于灰色综合关联度的灰色-模糊聚类算法和最小二乘支持向量机（LS-SVM）对数控机床热误差元素进行优化建模的方法.该方法通过计算各温度测点和热误差数据间的灰色综合关联度,确定灰色相似矩阵,并利用最大树法,得到基于不同水平的聚类结果形成的谱系图,从而确定关键测温点,再利用最小二乘支持向量机方法构建数控机床热误差补偿模型.以MDV-55立式精密加工中心为实验对象进行建模补偿,结果表明,该方法不仅减少了温度传感器的数量,而且机床的加工精度也得到了显著改善.     

基于Matlab-GUI数控机床热误差补偿的仿真系统

为了使数控机床加工精度得以提高,对数控机床热误差补偿系统进行研究。在建立基于BP神经网络数控机床热误差补偿模型的同时,运用Matlab-GUI工具设计了具有通用性交互式数控机床热误差补偿的仿真系统,该系统可使热误差补偿更具有实时性、在线高效性和补偿系统操作可视化。     

精密车削中心热误差和切削力误差综合建模

热误差和切削力误差是影响数控机床精度的最重要的两个误差源,误差补偿技术是一种消除机床误差经济有效的方法,而有效的误差补偿依赖于准确的误差模型.在对切削加工过程中的热变形和切削力分析的基础上,选取合理的参量,采用BP神经网络和PSO算法相结合的优化方法建立了热误差和切削力综合模型.BP-PSO建模方法改善了网络模型的收敛速度和预测精度.基于所建误差模型,对一台精密车削中心加工实时补偿后使得径向加工误差从27 μm提高到8 μm,大大提高了车削加工中心的加工精度,验证了模型精度.     

五轴机床误差建模与补偿解析新算法

为了建立合理的五轴数控机床综合误差补偿模型,基于机床各部件为刚体联接的假设下,简化了机床运动学约束拓扑关系,本文提出了基于多刚体动力学的综合误差理论模型,并对误差分量进行分析,建立了误差参数表。机床热误差测量点分布离散且采样数据量大,结合灰色综合关联度算法,将离散点数据表征其关联关系,并拟合出各轴热误差量曲线,建立了机床热误差预测模型。综合机床各轴热误差产生的机理,定义了针对主轴热误差和进给轴热误差的新型测量法—5点测量法和6点测量法,大量实验证明理论预测辨识模型曲线与实验结果一致,残差范围在0~12um之间。基于机床误差线性叠加假设,将机床几何误差和热误差统一建模,提出了新型综合误差补偿模型。将此补偿模型用SIMEMS840D数控系统中的PMC单元开发实时补偿软件,大量实验表明某五轴数控机床的加工精度有了显著的提高,完成补偿后误差变化量在 0~29μm之内。     

双转台五轴数控机床主轴热误差测量与建模

为了测量数控机床实际切削加工过程中主轴的热误差,并优化热误差模型的输出,提出利用热测试件测量机床主轴热误差的方法,并利用误差特性分离出热误差。针对机床热误差建模中温度测点优化选择的问题,提出基于K-means++算法和相关系数法相结合的方法选取温度敏感点,采用K-means++算法对所有温度测点进行聚类,相关系数法计算各个温度变量与主轴热误差之间的相关性,从而确定温度敏感点,结合分离出的热误差建立主轴热误差多元线性回归模型。在VMC-C50双转台五轴数控机床上对该方法进行试验验证,结果表明,温度测点的数量由8个减少为2个,模型的预测精度及鲁棒性得到有效提升。     

基于支持向量机的静压转台热误差补偿

在一般补偿器的硬件中无法运行MATLAB等第三方工具软件的代码,导致大多模型不能被应用于机床热误差的实际补偿.为了提高误差建模效率,降低对补偿系统硬件的要求,提出静压转台热误差实时补偿方法. 该补偿方法以支持向量机（SVM）为核心算法,分别使用鱼群算法和狼群算法对支持向量机的核心参数进行前期和后期优化,在保证预测精度的前提下提升建模效率. 通过离线训练MATLAB筛选出支持向量导入到开发的补偿软件中,利用用于过程控制的对象连接与嵌入（OPC）方式对热误差实施实时在线补偿. 与传统多元线性回归建模方式对比,可以看出该模型在精度和效率上均较优.补偿实验的结果表明,转台的轴向误差由原来最大为40 μm降低为约10 μm,转台的加工精度提高了75%,验证了所提出补偿方法的有效性.