数控立式加工中心主轴热变形测试与建模研究

热误差是影响数控立式加工中心制造精度的主要因素,机床主轴热变形是机床热误差的主要来源。针对传统机床主轴热变形单因素建模的不足,测试了某立式加工中心在几种转速工况下的温升及Z轴热变形,对测试数据进行了分析与处理,作出了在几种工况下主轴热变形与时间的关系曲线。对主轴热变形做了二元线性回归分析建模,以及人工神经网络建模,通过对比这两种方法建模的误差,表明神经网络建模优于二元回归建模。     

变工况下基于迁移学习融合域内对齐的机床主轴热误差模型

热误差建模和补偿是提高机床加工精度的重要手段。 将得到的热误差模型应用到类似或相近任务中,对减少模型构建 和数据收集的成本具有重要意义。 本文提出了一种简易迁移学习(EasyTL)融合域内对齐的主轴热误差建模方法,以实现不同 工况下误差模型的迁移复用。 建立基于域内对齐和距离矩阵全组合择优的热误差迁移模型参数选取方法,获得最优组合。 进 一步分析不同类型的域内对齐和距离矩阵各自对模型迁移性能的影响。 最后,将迁移模型与 kNN 典型机器学习模型和卷积神 经网络深度模型进行比较验证,分别预测不同工况下主轴 Z 向和 Y 向的热误差。 此外,根据预测的主轴热误差进行工件补偿 加工实验。 该方法为热误差建模及补偿提供了一种新思路。     

基于PSO-GPR的数控机床热误差建模及泛化性研究

数控机床在加工过程中会因发热而造成主轴热变形,为减小热变形对加工零件精度的影响,以1台数控车床为研究对象,提出一种基于粒子群算法优化的高斯过程回归(PSO-GPR)热误差建模与预测方法。通过采集测量5种不同工况下的实验数据,进行主轴轴向的热误差建模,同时与未优化的GPR建模方法进行比较,并在此基础上研究了训练数据增强对热误差模型泛化性的影响。实验结果表明:PSO-GPR模型预测热变形量的最大残差为0.49μm,均方根误差RMSE为0.11μm,优于未优化的GPR模型。经过数据增强的PSO-GPR模型在工况四、工况五为验证数据的热误差预测中最大残差分别下降35%和33.7%,表明训练数据增强可提高热误差模型的泛化能力。     

精密数控机床主轴热伸长补偿技术研究

针对目前精密数控机床热误差补偿问题,在基于主轴热误差测量系统的基础上,提出一种基于FCM聚类、多元线性回归的热误差补偿模型。通过对某卧式加工中心主轴恒定转速和变速工况下进行温敏点测量,建立关键温敏点与机床主轴热伸长的几何关系,通过补偿结果和切削试验表明该方法可以有效地降低主轴热伸长误差,提升零件的加工精度。     

基于ANSYS Workbench的机床热结构与热平衡分析

机床热误差是影响机床加工精度的主要因素,目前对热误差的控制主要采取补偿的方法,即通过采集机床热平衡时的温度以及热变形误差来建立数学模型,实现热误差的补偿。通过对XK7132数控铣床进行热边界条件分析,提出了利用ANSYS Workbench软件对机床整机进行稳态热结构分析以及对主轴进行热平衡分析,得到了机床的稳态热变形及主轴温升平衡曲线。由分析结果可知,稳态热变形主要发生在主轴的X轴和Z轴方向,而达到热平衡时所需时间大约为40～50 min,为机床热误差补偿时传感器的布置提供了理论依据。     

重型数控机床热学模型及热误差补偿技术研究

研究了重型数控机床主轴系统温度场及主轴热变形误差,分别测试了机床不同工况下的温升情况及主轴三个方向上的热变形。基于测试数据获取了机床主轴热变形的变化规律,并建立起了机床的热误差建模预测模型,针对西门子840D系统的补偿模块,应用预测模型实现对热误差的补偿并进行了实验验证。     

基于刀具偏转的机床主轴径向热误差的建模预测方法

为了有效地解决刀具实际加工位置对机床主轴径向误差的影响,提出了一种基于刀具偏转的机床主轴径向热误差建模预测方法。以立式加工中心HNC715主轴为研究对象,利用主轴分析仪对主轴径向热误差进行了数据采集,在分析了机床主轴径向热误差的数据后进行了线性回归分析,构建了不同转速下检测棒上下端径向热误差模型。通过对刀具偏转原理与检测棒上下端径向热误差模型进行分析,提出了机床主轴径向热误差综合建模方法,并对该方法进行了实验验证。验证结果表明:该机床主轴径向热误差综合建模方法有效且预测精度高。     

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。     

基于指数函数的机床主轴热误差补偿模型

在对机床主轴进行热特性分析的基础上,建立了基于指数函数的机床主轴轴向热误差补偿模型。该热误差补偿模型建模时间短、资金成本低,能够方便快捷地应用到工厂生产环境中。通过实验获得不同转速下的主轴轴向热变形数据。使用回归分析和最小二乘法建立了稳定状态下主轴轴向变形量和时间常数的估计方程,进而建立了基于指数函数的热误差补偿模型。该模型可以预测不同转速下主轴的轴向变形量。通过实验证明了该热补偿模型在机床主轴恒速运转和变速运转两种工况下均具有较高的精度。     

基于RSM-NSGA-Ⅱ的主轴精度调控参数优化

数控机床主轴系统的性能直接影响其加工精度。热误差和回转误差作为主轴系统精度的两个关键指标,研究其多工况下误差变化规律与对应的调控参数优化方法对主轴系统精度的提升具有重要的应用价值。基于响应面(RSM)分析法,以获取的主轴系统热误差和回转误差数据为响应值,建立多工况下的主轴精度RSM模型,基于多目标遗传算法,研究多工况下的主轴系统调控参数优化方法,得到不同工况下的主轴系统最优运行参数,并在自主搭建的主轴精度调控实验台上进行了有效性验证。     

基于键合图的变压预紧力电主轴热误差建模研究

高速电主轴工作过程中产生大量的热,导致主轴前端产生热变形,严重影响主轴加工精度。本文提出变压预紧力电主轴热误差预测模型,将传热学理论计算与键合图模型相结合,可实时且准确预测同类结构的电主轴热伸长。建立主轴的热-固耦合模型,通过有限元分析得到耦合作用下主轴温度场分布规律;根据温度场分布规律及热能流向,运用热力学理论将主轴整体模型划分节点,并计算出节点的热参数;搭配20-sim平台构建主轴热学键合图模型,将关键节点温度实时监测模块与热伸长模块关联,针对鼻端热伸长量,计算各关键点热变形并完成热误差建模。实验验证表明,所建立的键合图预测模型误差在0.5μm之内,研究成果可为不同工况下的智能电主轴实时热误差补偿提供理论基础。     

数控机床多源异类信息采集测试试验及平台搭建

针对现有的数控机床工作过程主轴系统多种信息与多类信号采集的实际需求,设计研发了由多类型传感器组成的多源异类信息采集试验平台。该平台由热态特性信息采集系统与机床动态信息采集系统组成,其中热态特性信息采集系统可监测数控机床各点的位移与温度数据;动态信息采集系统可监测机床各点的振动,应力和应变。本文首先在主轴系统仿真分析的基础上,完成试验平台构建,并在2 000 r/min、3 000 r/min和4 000 r/min转速下进行多源异类信息采集试验,试验与仿真结果相对误差在10%以内,同时又将采集到的数据进行预处理和信息融合后用于多源信息的热误差建模,在对应转速下热平衡后的热变形均方根误差均小于0.9μm,同时决定系数在0.9以上,表明所搭建的多源异类信息采集试验平台在多转速下均有较优的准确性。本文的试验平台和数据采集融合方法为机床的热误差补偿和热设计提供了重要的技术手段和理论基础。     

高精度数控机床热误差分析及补偿技术研究

高精度数控机床的热特性是影响机床精度的重要因素,热误差导致了机床精度的下降。针对高精度数控机床Y轴、Z轴垂直精度不稳定问题,本文通过建立误差影响因素模型,结合实验测试对误差影响源进行分析。分析结果表明液压泵站辐射与对流传热、主轴冷却系统是影响Y轴、Z轴垂直度的主要因素。     

侧挂式主轴系统热特性仿真分析

以昆明机床股份有限公司某型精密卧式加工中心的主轴及主轴箱为研究对象,采用有限元方法对不同工况下主轴及主轴箱的瞬态温度场和热变形进行了仿真计算,得到了相应的热误差,并分析了主轴转速和镗杆伸出长度对主轴系统热误差的影响。     

高速电主轴热误差正交试验设计与分析

为考察多因素耦合作用下对高速电主轴热误差的影响状况,提出一种基于无线通信技术的正交试验设计新方法。设计了由温度传感器PT100、微处理器STM8S和无线收发模块nRF905等组成的温度采集标签,可实现分布测点温度信号的智能无线监测,满足了多因素热误差实验以及数据获取的便捷性;基于正交试验法设计了实验方案,既减少了实验次数,又解决了多因素水平数参次不齐的问题;通过直观、极差、方差数据分析,结果表明:冷却因素对于热误差的影响最大,运行时间次之;主轴运行时的最优方案为冷却水温度18℃～20℃,冷却水流量2.5 L/min,转速20 000 r/min,运行时长30 min。     

基于粒子群优化灰色神经网络的机床主轴热误差建模

主轴热误差是影响机床精度的主要因素,建立准确的主轴热误差模型是进行机床误差补偿的关键。研究了温度测点优化和神经网络建模的方法,给出了粒子群优化灰色神经网络建模的流程。开展了主轴热误差热特性试验,得到了主轴热变形随主轴转速的变化规律。基于粒子群优化灰色神经网络建立了主轴轴向伸长和俯仰角热误差模型,并与灰色神经网络和BP网络的预测性能进行了对比,结果表明该模型可有效提高网络模型的收敛性和预测精度。     

基于动态自适应LS-SVM的数控机床热误差建模研究

热误差是造成切削加工工件精度低的重要因素,研究机床热误差是提高加工精度的有效措施。为此,综合考虑最小二乘法(LS)、支持向量机(SVM)和动态自适应算法的优势情况下,提出了一种基于动态自适应LS-SVM的数控机床热误差建模方法。为构建热误差模型,以数控机床XK713进行试验,通过温度和位移传感器分别获取机床温度值与主轴变形量,同时通过动态自适应算法,参数能够被优化,以及对所采集的数据进行最小二乘支持向量机建模,从而可得该数控铣床热误差模型。通过与LS热误差建模方法进行对比分析,结果表明:所提出的热误差模型的精度远优于LS模型。该方法为机床热误差建模的研究和应用奠定了基础。     

150MD24Z7.5型电主轴动态误差和热变形实验研究

电主轴的动态误差和热变形是影响数控机床精度的重要指标,其对定位精度和工件表面加工质量的影响尤为显著。采用主轴误差分析仪,对150MD24Z7.5型主轴的各项动态误差及各方向的热变形量进行实验研究。通过试验结果数据分析,获得了主轴系统在不同转速下的同异步误差、热平衡时间及不同方向的热变形量等,为主轴动态误差补偿和热变形智能预测提供了准确的数据支撑。     

数控车床主轴热变形误差检测及改善措施

热变形误差是影响高速高精密数控机床加工精度的主要因素,对机床主轴热变形进行检测与研究显得至关重要。以CAK3665数控车床主轴为研究对象,运用传热学经典理论对主轴系统的热源分布以及传热方式进行了介绍,并通过FLIR红外热像仪测温技术和激光测距技术对主轴温升与车床热变形进行了测量与研究,测得主轴中速连续运转270min时达到稳定温升,温度对主轴轴向的热伸长误差的影响大于主轴径向的热变形误差。最后,根据测量结果提出减小主轴热变形的措施。研究工作为车床主轴的进一步改进设计和热变形补偿提供依据。     

超精密磨床主轴部件热特性的有限元分析

加工中机床热误差是影响机床加工精度稳定性的关键因素,对其进行准确的分析至关重要。文章运用ANSYS软件建立超精密磨床主轴部件的有限元模型,分析主轴热源及初始条件,边界条件,通过计算得到磨床主轴的温度场、热应力及热变形量。分析结果说明了热误差为超精密磨削的主要误差,为后期加工和试验分析提供了参考依据。