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。     

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.     

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.     

数控机床误差检测及补偿技术研究进展

随着精密制造业的发展,加工件成型难度和表面精度的要求不断提高,一般数控加工设备生产的零部件标准已经不能满足航空航天、船舶、轨道交通等高尖端行业需求。针对数控机床误差检测与误差补偿技术领域,具体阐述激光干涉仪、球杆仪、平面光栅、R-test和机器视觉等检测仪器的应用方法,分析数控机床几何误差、热变形误差和切削力误差的补偿技术,并对机器视觉技术在数控机床误差检测和补偿领域的应用进行了总结。最后结合数控机床误差检测及补偿技术中尚需解决的问题,对提高数控机床精密性进行了展望。     

三坐标数控机床误差补偿技术研究

分析了当前国内外误差补偿技术的研究现状，针对该技术仍存在三个主要问题，以多体系统理论为基础，建立了各种类型三坐标数控机床的运动模型，对数控机床进行误差补偿，通过对原始数控指令进行误差补偿处理，得到修正后的数控指令，实现对工件的精密加工。     

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.     

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。     

Apriori算法及神经网络在数控机床中应用研究

数控机床加工精度受到机床零部件、外部环境等因素的影响，从而需要添加适当的补偿参数确保加工精度的稳定性，另外，不同车床不同时刻的补偿参数实时变化。为此，提出一种基于关联规则及神经网络方法的智能误差补偿模型。以实际生产中产生的数据集为基础，通过Apriori算法对数据集进行筛选；对各个特征值与补偿参数进行归一化处理，以提高数据的收敛速度；利用神经网络模型为不同情形下的车床搜寻最佳补偿参数模型，从而构建起最佳的智能误差补偿模型；经过智能误差补偿后,对生产的物件进行图像识别，分析其是否符合精度要求。仿真测试结果表明:针对训练集数据和测试集数据，车床稳定性分别提高了0.695和0.713。实测结果显示:利用上述方法，对30个产品进行雕刻，精度均符合要求。因此，智能误差补偿模型能够提高车床加工稳定性，提升产品合格率。     

数控机床丝杠传动误差正反双向补偿功能的实现

研究了数控机床丝杠传动误差补偿原理，探讨了丝杠误差测量及制订误差补偿表的方法，实现了数控机床丝杠误差正反双向补偿功能，提高了机床定位精度。     

高精密数控机床的非线性误差分析、控制及补偿

误差控制及补偿是提高数控机床精度的重要手段,因此误差模型的建立与分析显得至关重要.本文详细阐述了数控机床几何误差、热误差、切削力误差和控制误差的基本概念、起因、建模及参数辨识,综述了误差研究现状,并对今后的研究方向进行了展望.对减小误差的控制策略和误差综合软件补偿两个方面进行了探讨.为提高数控机床的加工精度提出了可行的思路.     

基于ARM_Linux的数控机床热误差补偿控制器的设计

以减小机床热误差,提高加工精度为主要目标,设计以S3C2440A处理器与嵌入式Linux操作系统为控制平台,运用BP神经网络建立误差模型的热误差补偿控制器。首先,控制器通过布置在机床关键温度点上的温度传感器采集加工中心的温度信号,该信号经温度采集模块处理后送到CPU处理器计算出温度值。同时,用激光干涉仪检测出机床对应时刻的误差值。BP神经网络模型根据温度值与误差值计算出综合误差补偿值。然后,将计算出的补偿值通过接口传送给CNC控制中心,CNC控制中心做出误差控制指令,修正机床热变形造成的被加工工件的尺寸误差。仿真实验结果表明了补偿效果的可行性。     

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.     

智能机械臂末端高精度控制的交互系统研究

由于交互式系统中智能机械臂控制存在一定误差,导致机械臂末端位姿精度偏低。为解决此问题,基于智能机械臂误差补偿及修正的基础性理论,构建误差模型;利用IMU传感器测算智能机械臂末端位姿数据,通过迭代补偿算法实现对智能机械臂的高精度控制。实验结果表明:机械臂静态时IMU数据传感器测算数据精度较高,且动态向静态转变的过渡期存在0.3 s延时;补偿后智能机械臂末端欧拉角均方根误差显著下降,迭代姿态补偿算法具有较强的鲁棒性。     

机床热误差补偿群控系统研究

为提高热误差补偿精度和实现热误差补偿群控,提出了一种车间机床热误差补偿群控方法,采用分布式采集、补偿控制以及集中式建模计算,有效提高了采集端的扩展性,充分利用了服务端的高性能。基于CAN总线,构建了机床状态信息采集平台,结合PSO-BP神经网络进行了热误差建模研究,开发了热误差补偿群控系统,开展了机床状态信息采集监控及误差补偿实验。实验结果表明:该系统具有较好的扩展性,适应多类型机床信息采集与交互;热误差补偿群控模型有效提高了机床定位精度,具有较好的工程应用前景。     

具有丝杠热误差补偿功能的在线检测软件的开发

文章结合丝杠热变形的非线性等特点,采用径向基函数神经网络方法建立丝杠热变形误差模型.同时基于Windows平台开发了相应的补偿软件,该软件可以同时对机床几何误差与主轴、丝杠热误差进行补偿,有效地提高了在线检测精度.软件系统在MAKINO立式加工中心上进行了实验验证,补偿效果明显.     

立式加工中心主轴系统热变形试验及误差补偿

立式加工中心经过长时间的运行之后,主轴箱及主轴系统组成的单元会产生热变形,这影响到被加工零件轴向尺寸的加工精度。以VMC750立式加工中心为试验对象,测量主轴箱多点温度及主轴变形伸长量,确定主轴变形的主要原因,建立误差补偿模型,通过对立式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：通过热变形补偿,主轴系统热变形实测为0.28～0.33 mm,其误差可减少75％左右,验证了该模型的有效性。     

基于广义预测控制的液压弯辊控制系统

针对液压弯辊控制这一随机干扰严重、滞后、时变的伺服系统,提出一种基于广义预测控制的液压弯辊控制系统。借助平稳随机序列预报思想建立系统输出误差预报模型,预报液压弯辊力未来序列输出误差并用以补偿系统的预测输出,从而提高了液压伺服控制系统的精度和抗干扰能力。仿真结果表明:采用广义预测控制并用预报误差代替一般的误差校正算法,液压弯辊板形控制系统精度和鲁棒性明显提高。