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温度测点的选择直接影响数控机床热误差补偿模型的性能。考虑到温度有序传递的特点,提出了有序聚类测点优化的方法。以试验数据为基础,计算类直径并比较目标误差函数;然后对温度变量分类,确定最佳分类数;通过计算热误差和温度之间的相关系数,确定最优测点。采用定位误差分解建模法结合选取的最优测点建立热误差预测模型,分别与模糊聚类和变量分组测点优化建立的模型进行比较,试验结果表明,有序聚类测点优化法精度较高,具有一定的应用前景。 相似文献
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为研究数控机床热变形规律,实现数控机床误差在机实时补偿,进行数控机床主轴热变形理论及试验分析,结果表明,数控机床主轴热变形与主轴温变在距热源约1/3位置存在近似线性关系,即主轴热变形存在伪滞后现象,这一结果为数控机床测温点优化布置及热误差鲁棒建模提供理论依据。为验证机床热变形伪滞后现象,对VM850加工中心主轴热漂移误差在机实时检测并建模,通过自主研发数控机床误差在线实时补偿系统对主轴热漂移误差进行实时补偿,经补偿,机床主轴热漂移误差减少90%以上,有效提高了数控机床主轴精度。 相似文献
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数控机床几何误差与热误差综合建模及其实时补偿 总被引:8,自引:1,他引:8
为提高数控机床的精度,提出一种数控机床的几何与热的复合误差综合建模方法。通过分析机床在不同温度状态下的误差数据,得到机床误差分布规律;根据几何误差和热误差的不同特性进行误差分离,采用多项式拟合与线性拟合方法建立机床几何误差与热误差的综合数学模型;利用数控(Computer numerical control,CNC)系统的外部机床坐标系偏置功能,应用自行研发的综合误差实时补偿系统进行误差在线实时补偿。该误差补偿方法综合考虑机床几何误差及其在机床不同温度下的变化,全面分析整个温升过程直至热稳态的误差及其变化规律。经检测认证表明,应用该误差补偿方法及其实时补偿系统可使机床在常温下的定位误差由44.1μm降低到3.6μm,补偿91.8%;温升之后的定位误差由26.0μm降低到5.1μm,补偿80.4%,大幅度提高机床的精度。 相似文献
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基于灰色理论预处理的神经网络机床热误差建模 总被引:7,自引:1,他引:7
为最大限度减少热误差对数控机床加工精度的影响,尝试结合灰色理论和人工神经网络各自对数据处理的优点,提出一种基于灰色理论预处理的神经网络机床热误差补偿模型.在一台处于实际加工状态的数控车床上进行试验,采用数字式温度传感器测量经过优化选取的对热误差有关键影响的机床构件和加工环境的温度数据,采用非接触式位移传感器获得机床加工热误差数据,在不断调整灰色模型数据序列长度及神经网络权值、阈值的基础上,最终建立热误差补偿模型.通过与传统灰色模型和神经网络进行对比分析及试验论证表明,该补偿模型具有对原始温度和热误差数据要求低、计算简便、预测精度高、鲁棒性强等优点,可用于各种复杂实际加工场合中的数控机床热误差实时补偿. 相似文献
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