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.     

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.     

基于改进的FCM聚类算法对温度测点的优化和建模

在分析了国内外热误差建模方法的基础上,提出了一种基于改进的模糊C均值聚类算法,从而基于多元线性回归理论建立教学型复合机床主轴热误差模型。使用温度传感器对机床主轴不同位置进行温度测量,并采用改进的模糊C均值聚类法对所测量数据进行分组,筛选出每组的最优温度值进行迭代。采用优选出的温度数据,采用多元线性回归建模法对机床主轴热误差进行预测建模。通过实验验证多元线性回归理论创建的预测建模分析可得:补偿后,教学型复合机床的主轴Y、Z方向受温度影响的热误差降低到了5.4μm以内,通过对改进的模糊C均值聚类法和多元线性回归模型相结合,使机床主轴在Y、Z方向误差有所降低,能更好的预测主轴热误差,从而提高机床加工精度。     

机床热误差建模技术研究及试验验证

针对机床热误差补偿技术中预测模型建立的问题,综合多元线性回归及BP神经网络的优点,提出一种机床热误差建模新方法。由不同样本数据建立若干多元线性回归模型,依据统计学理论筛选出预测精度及鲁棒性高的回归模型,预处理后将其结果输入到BP神经网络中进行非线性拟合建模,在不断调节网络权值及对神经网络训练的基础上,最终建立热误差补偿模型。在卧式加工中心上进行试验验证,主轴Z向最大热误差从17.895μm减小到1.654μm。     

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。     

加工中心主轴热误差的分析与建模

在测量加工中心主轴系统的温度场和热误差数据的基础上,研究了温度变化与主轴热误差之间的关系,并用主成分分析法建立了两者的多元线性回归模型.经计算分析,该模型具有较高的精度,可以满足加工中心热误差实时补偿的应用要求,同时也可作为机床设计和制造的参考依据.     

加工中心热误差综合预测模型的研究

文中在综合分析了机床热误差的产生根源的基础上,提出了一种通过机床电机电流参数、速度参数及主轴冷却系统进、出油口的两点温度,利用多元线性回归模型,对加工中心切削过程的热误差进行实时预测的新方法。切削加工的实验结果表明,热误差的推定值与实测值具有良好的一致性。该方法用于机床热误差建模,具有测量参数少、测量成本低、测量方法简单可靠等优点,为实现机床热误差实时补偿系统的开发提供了一种新的思路。     

基于ARM11机床热误差实时补偿器研究

为了提高机床精度,利用温度传感器采集其关键点温度,以ARM11_Linux开发板为主体,嵌入多元线性回归算法,对Fanuc机床的主轴热误差实时补偿研究。设计了3个模块,即温度采集分析模块、热误差建模及实时补偿模块和机床接收数据模块。利用S3C6410开发板移植了QT界面,良好的人机界面便于动态监视数据。实验证明:该补偿器是可行的,且具有良好的补偿效果。     

立式加工中心电主轴热伸长测试与补偿

针对数控机床主轴热变形对零件加工精度带来的影响占比很大的问题,对电主轴的热伸长随主轴温度的变化规律进行了研究,提出了一种补偿电主轴轴向热伸长的方法,介绍了热伸长补偿系统的硬件组成与工作原理,通过测试分析了在不同转速条件下电主轴热伸长的变化规律,通过多元线性回归理论建立了热伸长补偿模型,介绍了主轴热伸长补偿过程及补偿系统...     

数控插齿机热误差模块化稳健性预测模型建立

针对数控插齿机固有的主轴进给系统结构带来的传动间隙引起波动性热变形建模预测精度不高的问题,提出一种基于均值平滑处理波动的模块化建模方法。利用模糊聚类结合灰色关联度方法和多元线性回归对该机床主轴x、y向分别建立热误差补偿模型,并计算预测残余值在不同分布范围的概率。结果表明：与传统热误差建模方法相比,模块化预测残余值在不同范围的分布较均匀,稳健性得到了有效提升,为热误差模块化建模方法提供了参考。     

数控车床热误差实时补偿研究

热误差是数控加工中的主要误差源之一,对零件加工精度有非常大的影响。对数控车床热误差进行补偿可以有效地提高机床的加工精度。在数控车床的加工过程中,采用铂电阻温度传感器对数控加工中关键点的温度进行实时测量,再配合线性回归理论建立数控车床的热误差模型。最后根据热误差模型对数控车床的加工误差进行实时补偿,经验证该技术是可靠有效的。     

Statistical optimization and assessment of a thermal error model for CNC machine tools

The objective of a thermal error compensation system for CNC machine tools is improved machining accuracy through real time error compensation. The compensation capability depends on the accuracy of the thermal error model. A thermal error model can be obtained using an appropriate combination of temperature variables. In this study, the thermal error modeling is based on a correlation grouping and a successive linear regression analysis. During the successive regression analysis, the residual mean square is minimized using a judgement function, which, although simple, is effective in the selection of variables in the error model. When evaluating the proposed thermal error model, the multi-collinearity problem and computational time are both improved through the correlation grouping, and the linear model is more robust against measurement noises than the engineering judgement model, which includes variables with higher order terms. The modeling method used in this study can be effectively and practically applied to real-time error compensation because it includes the advantages of simple application, reduced computational time, sufficient model accuracy, and model robustnesss.     

A thermal error model for large machine tools that considers environmental thermal hysteresis effects

Environmental temperature has an enormous influence on large machine tools with regards to thermal deformation, which is different from the effect on ordinary-sized machine tools. The thermal deformation has hysteresis effects due to environmental temperature, and the hysteresis time fluctuates with seasonal weather. This paper focused on the hysteresis nonlinear characteristic, analyzing the thermal effect caused by external heat sources. Fourier synthesis, time series analysis and the Newton cooling law were combined to build a time-varying analytical model between environmental temperature and the corresponding thermal error for a large machine tool. A multiple linear regression model based on the least squares principle was used to model the internal heat source effects simultaneously. The two models were united to make up a synthetic thermal error prediction model called the environmental temperature consideration prediction model (ETCP model). A series of experiments were performed using a large gantry type machine tool to verify the accuracy and efficiency of the predicted model under random environments, random times and random machining conditions throughout an entire year. The proposed model showed high robustness and universality, with over 85% thermal error, with up to 0.2 mm was predicted. The mathematical model was easily integrated into the NC system and could greatly reduce the thermal error of large machine tools under ordinary workshop conditions, especially for long-period cycle machining.     

精密卧式加工中心主轴轴向热误差补偿方法

热误差是精密机床最主要的误差源之一。主轴是机床的关键部件,其热误差直接影响机床的加工精度。文章以某型号精密卧式加工中心主轴为对象,对其温度场和热变形进行了仿真分析。根据仿真结果发现主轴轴向热变形更严重,并结合机床结构确定温度传感器布置位置。在此基础上,对不同转速下主轴部分位置温度和轴向热误差进行现场测试。运用最小二乘法建立热误差补偿模型,直接结合机床FANUC数控系统实施主轴轴向热误差补偿。经实验验证,补偿后主轴轴向热误差减小了85%以上。     

数控机床热变形误差超前预测研究

针对当前数控机床热变形误差实施补偿存在的预测值滞后实际补偿值问题，提出基于长短期记忆(LSTM)神经网络算法热误差超前预测解决方案，详细探讨LSTM神经网络算法的解析流程，建立基于LSTM神经网络算法热误差超前预测模型，并进行关键温测点及热变形误差超前预测实验。实验结果表明：热变形误差实际值与预测值的最大残差、平均值和均方差均在可控范围内，超前预测的准确度为86.3%，进一步论证了机床热变形误差超前预测的有效性。     

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。     

BF-850B立式高速数控机床精度检测及误差补偿研究

机床在加工的过程中会因为物理变形和热变形,使得加工零件的精度难以保证,因此必须对运动中的影响机床精度的误差源进行误差分析及实时补偿。利用激光干涉仪和球杆仪对数控机床定位精度进行检测,并建立了关于机床变形的检测数据的数学模型,确定了定位误差补偿方法,同时以具体的数控机床为例进行了定位精度检测与误差补偿,最后对补偿效果进行了分析。结果表明：该定位误差检测及补偿方法具有可行性与实用性,使数控机床的定位精度得到了显著的提高。     

滑枕综合热补偿研究

新设计的滑枕热伸长补偿机构消除了滑枕达到热平衡之前因热变形造成的瞬态热误差。通过试验,测出机床达到热平衡后主轴的温度误差和机床对应的温度场,并利用最小二乘法拟合出该误差和温度值之间的数学模型,将数学模型输入数控系统中进行机床主轴的稳态热补偿,即温度误差补偿。这两种热补偿相结合的方式进一步提高了机床的加工精度,保证了数控龙门柔性生产线各种零件的加工精度要求。     

基于华中8型数控系统的热误差补偿技术研究

为满足机床精度要求,提出有传感器热误差补偿方法。详细介绍了热误差补偿原理,通过测试对比和数据分析,对机床的热误差问题进行实验研究。依据统计数据得出结论,将结论及方法应用于数控系统中,对数控系统热误差补偿模块进行完善。结果表明:传感器热误差补偿方法可以解决机床热误差造成的精度问题,广泛应用于机床质量检验。