一种新的数控机床热误差实时补偿方法

根据数控机床加工热误差,首先,利用粗集理论方法,分析各变量与热误差之间的相关性,选择出机床热误差补偿的重要特征参数。然后提出一种动态反馈网络建立数控机床加工热误差补偿模型,新的数控机床热误差实时补偿方法具有补偿误差精度高,网络学习收敛速度快,误差补偿实时性好等特点。仿真实验结果证明了该方法的可行性和有效性。     

数控机床热误差鲁棒建模新方法及实时补偿

提出数控机床热鲁棒建模的综合极值和优化试验设计法两种新方法。它们不仅使用统计理论,还结合机床结构,工程判断和众多经验等,使热误差数学模型的鲁棒性更强,精确性更高,文章针对研究车削中心,还提出了一个结构紧凑,简单易用和成本低廉的热误差补偿系统。提出的建模方法和补偿系统在某生产厂家５０多台相同类型车削中心的热误差补偿应用中,仅使用一或二种热误差数学模型,几乎所有机床的热误差补偿都得到良好的效果,经补偿     

基于遗传算法优化BP神经网络的数控机床热误差补偿

以提高数控机床加工精度为主要目的,针对减少热误差而提出一种基于遗传算法优化BP神经网络的数控机床热误差补偿方法.首先,分析遗传算法优化的BP神经网络学习算法.然后,建立神经网络模型对三轴联动卧式加工中心进行实时补偿.实验仿真结果表明遗传优化BP神经网络模型具有预测补偿能力强、补偿精度高、拟合性能优、实时性好等特点.     

数控机床热误差实时补偿研究

数控机床热误差实时补偿的功能要求温度与热误差的数据采集、温度测点的优化、数学模型参数的估计、热误差数学模型的预测、补偿脉冲量的转换以及误差补偿的操作。根据RDTSC的工作机理,验证RTX运行环境的实时性,windows非实时环境承载灰色关联分析温度测点的筛选优化、RBF神经网络热误差的预估,RTX实时环境承载反馈脉冲的仿制、热误差的实时补偿,数据交换采用共享内存中的等效脉冲数量,从而达到热误差实时补偿的目的,进而提高数控机床的加工精度。     

神经网络技术在数控机床热误差补偿中的应用

热误差补偿是提高数控机床加工精度的一种重要手段,而神经网络技术又是热误差建模和热误差补偿的主要工具.本文介绍了各种神经网络技术在数控机床热误差建模和补偿中的应用,并且通过实例说明了神经网络技术的作用.     

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。     

数控机床误差的综合动态补偿

综合动态补偿技术是提高数迭机床加工精度的经济而有效的方法。本文综述了误差补偿技术的发展历程，分析了综合动态补偿技术的基本原理，主要的硬、软件和它的适用条件。     

基于实时反馈的机床热误差在线补偿模型

为建立一种能够适应机床不同工况且具有准确预测能力的热误差补偿模型,提出一种基于限定记忆递推最小二乘法辨识热误差模型参数的机床热误差预测建模方法。该方法随着机床工作状况的改变,根据实时反馈的温度和热误差数据,采用递推方法对模型参数进行即时修正,使热误差模型能够及时跟踪机床系统的热特性变化,实现以较高的预测精度对机床热误差进行补偿。通过数控车床主轴轴向热误差辨识建模及补偿实验可以看出,限定记忆递推最小二乘法比一步最小二乘法辨识精度有较大提高,最大残差值减小了52.3%,标准差减小了67%。实验结果表明,利用该方法进行机床热误差模型参数辨识具有较高的预测精度和鲁棒性,有效可行。       

数控机床热误差灰色神经网络补偿应用研究

针对数控机床热误差建模补偿的问题,提出了灰色神经网络建模补偿的新方法。首先利用机床的温度值建立了机床热误差的灰色系统预测模型,再由灰色模型预测值得到的残差建立神经网络预测模型。结合灰色系统和神经网络的优点,建立了一种新的灰色系统和BP神经网络组合热误差预测模型。最后以实测数据建模说明了灰色神经网络模型预测效果明显优于各单项模型,方法优异的预测性能对于具有复杂成分的动态数据序列的机床热误差建模也适用。     

数控机床误差补偿技术及应用热误差补偿技术

热变形误差是影响机床定位精度的重要因素之一。文章在分析多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计算和补偿,实验结果表明热误差补偿量达６５％以上。     

基于贝叶斯神经网络的机床热误差建模

热误差严重影响着机床的加工精度,对机床关键部件进行热特性分析是开发精密机床的重要环节。通过测量包括数控机床的特殊位置温度和定位误差在内的热特性,研究了温升与定位误差之间的关系,提出了一种基于贝叶斯神经网络的热误差建模方法。通过K-means聚类和相关系数法来选择温度敏感点,可以有效地抑制温度测量点之间的多重共线性问题。结果表明:通过使用贝叶斯神经网络能提高机床88.015 9%的精度,比BP神经网络高出15.763 8%,与BP神经网络模型相比,贝叶斯神经网络具有更加优良预测性能。贝叶斯神经网络模型为降低机床热误差的影响提供了新思路。     

神经网络理论在数控机床热误差建模中的应用

使用神经网络理论对建立数控机床热误差数学模型进行研究分析,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:神经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,并对温度传感器布点的鲁棒性优于传统的最小二乘法建模。     

数控机床螺距误差的测量与补偿

介绍了数控机床螺距误差的测试原理、测量方法及补偿的实现,通过对某型号数控机床螺距误差补偿的实验,表明了该补偿方法能较大限度地提高数控机床的位置精度。     

混联机床轴线定位精度的干涉测量与误差补偿模型

在对直线运动坐标定位精度的干涉测量原理和方法进行深入研究的基础上,对干涉测量的误差进行了分析.采用激光干涉法检测了混联机床X轴的定位精度和重复定位精度,并作出了基于测量数据的混联机床X轴单向均位偏差特性曲线,推导出了X轴正、反向运动定位误差的数学模型.利用最小二乘法拟合得到了机床直线运动坐标目标位置的均值误差补偿数学模型,提出了一种直线运动坐标定位精度的激光干涉测量方法和误差补偿模型的建模方法,并对X轴的定位精度进行了补偿.     

精密机床几何误差补偿技术及应用

误差补偿技术是提高精密机床精度的有效途径,本文研究了影响精密机床精度的主要因素,重点分析了几何运动误差及热误差源的检测、建模和实时补偿技术。     

数控机床螺距误差补偿

螺距误差是造成数控机床加工精度下降的重要原因之一,在分析螺距误差的产生原因之后,给出数控机床螺距误差补偿的原理和补偿步骤。运用此误差补偿方法对一台配备SINUMER IK 802S/C系统数控机床螺距误差补偿后,获得了理想的加工精度。     

基于灰色系统理论的GM2000A数控机床热误差的智能补偿方式及应用

众所周知对于超精密机床而言,热误差是影响数控机床加工精度的重要因素之一,可达机床加工精度总误差的70%。因此减少热误差对数控机床的影响至关重要。要提高加工精度,减少热误差,就必须对其进行有效的补偿。以GM2000A龙门加工中心为对象介绍了热误差的测量方法,采用灰色系统理论中的灰色关联分析法建立测温点和热误差之间的相关程度达到优化测温点的目的,使输入数据更趋于合理。最后用BP神经网络建立温升和机床热误差之间的数学模型,MATLAB仿真实验结果表明了补偿效果的可行性。     

基于神经网络的机床-工件系统热误差补偿技术研究

以机床-工件系统的热变形为研究对象,应用神经网络理论建立机床-工件系统的热误差模型,对热误差神经网络模型的关键输入参数进行了分析讨论,提出了该模型的误差补偿策略。以某型号大尺寸回转支承滚道数控车削加工为例,建立了热误差模型,对回转支承滚道加工实施热误差补偿,结果表明,机床-工件系统的热误差模型有较强的预测能力,提出的补偿方法有较好的补偿效果。     

基于神经网络融合的传感器温度误差补偿

海底油气输送管道漏磁检测装置工作于高温高压环境下,其中的InSb霍尔传感器对温度敏感,需要补偿温度误差。该文构建了多传感器融合模型,将多个霍尔传感器和温度传感器的输出用径向基函数（RBF）神经网络进行融合,用遗传算法对网络进行训练。实验室检测数据和反演出的缺陷形状表明,采用神经网络融合方法进行误差补偿,简单方便,霍尔传感器输出的平均温度敏感系数降低了两个数量级。