数控机床主轴热误差及优化策略研究

数控机床具有非常高的加工精度与加工效率,是机械制造行业不可或缺的重要设施。数控机床在运行过程中,主轴位置会产生大量的热量,导致数控机床加工精度降低,为此,必须要尽可能消除主轴热误差。主轴热能主要来源于外部环境以及机床本身热能,其中电动机发热与轴承发热产生的热能难以有效去除,需要分析发热缘由并计算热量大小。为了有效控制主轴热误差,可以从改进结构并增强温度控制水平、额外增加热源与自身热能相平衡、构建热误差-温升模型三个方面进行。     

在线检测数控机床主轴径向误差

数控机床加工工件时，在切削力的作用下，实时测量机床主轴的径向运动误差，并采用小波变换算法去除加工时存在的噪声。同时，从谐波抑制特性和总体频域特性两个方面讨论了测量系统频域特征。     

数控机床主轴径向运动误差在线高精度检测

数控机床加工工件时，在切削力的作用下，用“以被加工工件为测量基准”的测量方案，实时测量机床主轴的径向运动误差．为了提高信噪比，采用基于精确重构的小波变换算法去除加工时存在的噪声．这种新算法成功地应用于自行开发的在线检测装置中。为了掌握测量系统频域特征，还从谐波抑制和总体频域特性两方面做了分析。通过实验验证了该方法的正确性。     

数控机床热误差补偿的人工神经网络建模及其应用

使用神经网络理论对数控机床热误差数学建模进行研究分析，并将其与传统的最小二乘线性建模所得热误差数学模型进行综合对比。通过应用实例分析比较表明：BP网络模型和RBF网络模型与传统的最小二乘线性模型相比具有更好的拟合性和预测能力。     

基于BP神经网络数控机床热误差建模的研究

热误差是影响数控机床加工的最大误差因素。采用变惯性因子粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值的方法对数控机床进行热误差建模,不仅可以克服基本BP算法收敛速度慢和易陷入局部极值的局限,而且精度相对较高,可以很好的提高BP网络的学习能力与泛化能力。仿真实验表明,变惯性因子PSOBP优化模型性能优于BP网络和标准PSOBP算法优化模型。     

基于遗传算法优化小波神经网络数控机床热误差建模

数控机床的热误差已经成为影响其加工精度的一个关键因素,为最大限度提高数控机床热误差补偿的精度和效率,结合遗传算法自适应全局优化搜索能力和小波神经网络良好的时频局部特性的优点,提出一种基于遗传算法优化小波神经网络的机床热误差补偿模型。以某型号五轴摆动卧式加工中心为试验对象,以机床温度变量和热误差为数据输入样本,建立小波神经网络模型热误差预测模型,然后用遗传算法优化小波神经网络权值、阈值,最终建立热误差预测模型。通过与传统人工神经网络和普通小波神经网络进行对比分析及试验论证表明,该补偿模型具有精度高、抗扰动能力和鲁棒性强等优点,有望在实际加工场合的数控机床的热误差预测和补偿研究中得到更大的推广应用。     

数控机床热误差补偿建模方法

通过ＮＣ系统用软件方法补偿热误差是抵消热变形的有效方法,多输入多输出模型可以用于建立机床热行为数学模型。文章介绍了神经网络和多元线性回归方法,可用来建立大型数控铣床的热变形数学模型。试验和计算表明,这两种多变量模型能够预报大部分的热变形误差。     

基于神经网络的主轴热误差补偿技术研究

以MAKINO立式加工中心为对象,提出一种主轴热误差补偿的神经网络建模方法。该方法以测量点温度为模型输入,以5点法测量的主轴热误差为输出,经RBF神经网络模型学习和训练。结果表明此建模方法有较强的预测能力和较为理想的精度,可以满足加工中心热误差实时补偿的应用要求。     

加工中心主轴热误差数值建模方法的探讨

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,并用不同的回归方法建立了两者的多元线性回归模型。经研究分析,利用偏最小二乘回归法进行建模,具有较强的预测能力和较为理想的精度,可以满足加工中心热误差实时补偿的应用要求。     

龙门数控机床主轴热误差及其改善措施

依据ISO和ASME标准建立龙门数控(Numerical control,NC)机床热误差测试条件,通过主轴恒转速和变转速热误差试验分析主轴箱温度场分布及其对主轴热误差的影响趋势。建立龙门机床误差元素模型,分析影响机床各坐标轴加工精度的主轴热误差分量。研究发现,主轴热误差和主轴箱温度存在单调对应关系,温度对主轴轴向的热伸长误差的影响要远大于主轴径向的热漂移误差,但温度变化相对各坐标变形存在热延迟和热惯性等特性。对主轴径向精度影响最大的热误差分量是由机床生热产生的同方向的偏移误差和与之垂直的偏转误差;对轴向精度影响最大的则是轴向的偏移误差。针对热误差特点和分布规律,提出结构优化、热平衡、误差补偿建模等3种减小热误差的措施,并对其各自优点进行了分析。     

基于BP神经网络的五轴数控机床热误差补偿建模

随着我国经济实力的不断发展,我国对于工业加工领域的重视程度在不断的加强,尤其是在数控机床的应用,具有重要的意义,不仅能够有效提高数控机床工作效率和质量,还能保障产品质量。为了有效判断数控机床档次,应当以数控机床加工精度作为主要的检测标准,而传统的五轴数控机床在热影响下,经常性的出现加工精度下降的问题,针对于此,本文基于BP神经网络的五轴数控机床热误差补偿情况进行建模分析,对比之前的应用数据可知其能够有效提高五轴数控机床的加工精度,具有重要的推广价值。     

数控机床热误差的控制措施

结合国内外的发展状况,指出热误差是影响机床加工精度的一个十分重要因素。分析了数控机床热误差产生的原因及其测量的方法,同时对各种控制热误差的常用方法进行了简要分析,并对以后的发展方向做了展望。     

精密数控车床主轴热误差建模

开展了精密数控车床主轴系统热误差补偿的实验与建模方法的研究。建立了精密数控车床主轴系统轴向与径向偏转热误差补偿模型以增强其误差补偿能力,并提高机床加工精度。构建了主轴系统热误差测试平台,应用五点法测试主轴系统热误差,使用热电偶与红外热像仪测量主轴系统温升关键点温度变化数据,应用灰色综合关联分析法实现温度敏感测点辨识。构建了基于粒子滤波重采样粒子群算法的热误差预测模型,对模型预测效果进行评价。结果表明:基于粒子滤波重采样粒子群热误差补偿模型得到的轴向热误差预测残差为-1.29μm~1.55μm,建模精度为95.04%;y向热偏转误差预测残差为-4.68×10~(-6°)~9.66×10~(-6°),建模精度为91.26%;z向热偏转误差预测残差为-5.83×10~(-6°)~8.59×10~(-6°),建模精度为93.24%。实验结果证明该热误差补偿模型具有较高的预测精度,具有较强的工程应用价值。     

基于遗传算法优化灰色神经网络的机床主轴热误差建模研究

针对机床主轴热性能对加工精度产生影响的问题,对机床主轴热误差建模方向进行了试验研究。以数控磨床主轴为研究对象,通过热特性试验获得了阶梯转速下的温度变化数据和热误差数据,对温度数据进行了模糊聚类分组,并采用相关系数法选出了温度敏感测点;通过对灰色神经网络初始参数进行优化,建立了遗传算法(GA)优化的灰色神经网络热误差预测模型;在该模型中,以灰色神经网络的预测输出和实际值的绝对误差作为遗传算法适应度函数,以平均相对误差作为预测模型的评价标准,并与灰色神经网络、BP神经网络预测结果进行了对比。研究结果表明:该预测模型具有更高的预测精度,通过GA对灰色神经网络的初始参数进行优化,可有效地提高网络的预测精度,更好地用于热误差补偿系统。     

数控机床误差元素建模技术

根据建模理论和工程判断针对数控车床各误差元素的不同特性,将误差元素分为三种不同形式,并对于不同的误差给出了不同的数学模型建立方法。理论分析与补偿试验充分证明了这种分类方法及由此建立的数学模型的合理性和正确性。     

数控机床误差补偿技术及热误差补偿技术

热变形误差是影响机床定位精度的重要因素之一,文章在分析我体系统基本变换的基础上,建立了计及几何误差,载荷误差和热变形误差的机床不空间综合误差计算模型。对ＸＨＦＡ２４２０加工中心的丝杠和滑枕系统的热变形误差进行了和补偿,实验结果表明热误差补偿量达６５％以上。     

立式数控机床主轴热态精度检测

利用电容式位移传感器和电阻式温度传感器对立式数控机床主轴进行高精度测量,试验获取主轴端径向和轴向热位移,以及主轴系统热敏感位置的温升。对于机械式主轴,主轴前后轴承和减速器因高速滚动摩擦发热,使得主轴的发热量很大,造成的热变形会严重影响机床的加工精度。对于结构稳定、技术成熟的数控机床,提高数控机床的热态精度最有效的措施是改进机床的主轴润滑方式或者对主轴轴承进行强制冷却。     

利用自组织原理补偿主轴热误差的仿真研究

本文提出了一种基于自组织原理的主轴热误差补偿策略，它只需根据对主轴热倾斜状态的定性测量结果即可进行定量误差补偿，从而可以大大降低对误差测量精度的要求及测量成本，同时各补偿力间的协调关系根据自组织原则自动建立，简化了补偿算法。经过对某型卧式加工中心主轴热误差进行的自组织仿真补偿，其主轴热倾斜误差减小了92％以上，热偏移误差减小了46％以上。     

基于状态空间模型的数控机床热误差建模

为了减小机床运行参数变化导致的机床热误差变化对模型预测精度的影响,提出了状态空间建模算法,该算法可根据机床运行参数的变化而自动调整模型,从而使模型对机床运行参数的变化具有良好的自适应性。通过实验比较了模型对机床处于不同条件下的热误差预测精度,并基于状态空间模型在Leaderway V-450型数控机床上进行了平面切削的热误差补偿实验。实验结果表明：与传统热误差建模算法相比较,所提算法的预测精度提高了58.12%,稳健性也得到了有效提升,且实际热误差补偿效果显著。     

基于模拟退火算法的数控机床热误差补偿方法

为提高数控机床的精度,基于模拟退火算法设计数控机床热误差补偿方法,分别建立机床内部零件沿X轴、Y轴、Z轴方向做平移与旋转运动时的变化矩阵,计算电动机与轴承的发热量,二者相加后就可以得到高速运动下机床发热量。基于模拟退火算法建立热误差偏移补偿模型,获得系统温度的状态参量,得到温度下降后求和单元的传递函数,计算偏移补偿模型内X轴、Y轴、Z轴上经过多次迭代后的位置。设计数控机床热误差补偿算法,得到数控机床热误差补偿结果。实验结果显示,该数控机床在Y轴上的热误差值较小,但是在X轴与Y轴上的热误差较大,经过误差补偿后,其热误差分别降低至1～2 m m和0～1 m m,可见该热误差补偿方法效果较好。