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。     

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。       

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。     

数控机床工作台误差综合补偿方法研究

针对由几何误差与热误差引起的数控机床工作台与主轴之间相对位置变动的问题,通过试验分析其在不同温度状态下的误差数据,得到机床工作台平面度误差随热变形保持不变的规律,并提出了一种数控机床工作台平面度误差与主轴热误差的综合补偿方法。该方法通过分别建立工作台平面度误差模型和热误差模型,并运用叠加原理建立综合误差补偿模型,对传统固定单位置点建模补偿方法的原理性缺陷进行了改进。结合机床关键部件的实时温度值和刀具位置的实时坐标值,计算出了全工作台各区域各温度阶段的误差补偿值,进而实现了全工作台主轴轴向综合误差的实时补偿。检验及分析结果表明,相比于传统固定单位置点热误差建模补偿方法,该方法所建模型残余标准差减小约7μm,精度提高比例达到50%;单次最大补偿残差减小约11μm,精度提高比例达到60%,大幅度提高了机床的加工精度。     

精密数控机床主轴系统热动态特性分析与研究

解决了因主轴热变形引起的数控机床加工精度下降的问题,建立了精密数控机床主轴径向和轴向动态热变形的计算机精细数值计算模型和主轴热误差动态预报理论模型,以期揭示温度变化对精密数控机床加工精度的影响机理,为精密数控机床综合误差补偿提供理论依据和技术支撑。本文采用理论分析、数值计算和试验研究相结合的方法,利用有限元方法的数值特点和实际工况实时测量数据的可靠性,为数控机床主轴系统热态特性研究提供理论与实际的依据。     

主轴热误差前瞻预测模型

为消除主轴热误差对加工质量的影响,以某精密卧式加工中心为研究对象,利用智能温度传感器和位移传感器检测机床温度值和主轴热变形,基于主轴温度场准静态假设建立了主轴温度一热误差模型.为优化数据性能,改善补偿系统动态品质,选取灰色理论建模,通过建立温度新陈代谢预测模型,消除了温度检测和补偿实施的时差影响,最终实现主轴热误差的前瞻预测.研究结果表明,该模型计算量小,预测精度高,可用于稳定加工中的热误差实时预测.     

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。     

采用改进灰色神经网络的铣床热误差补偿研究

数控铣床在铣削零件过程中,主轴会受到温度变化影响而发生热变形,导致铣削零件误差较大,从而降低产品精度。对此,采用一阶线性微分方程推导GM(1,1)模型,创建灰色预测模型。将神经网络模型与灰色预测模型进行组合,建立灰色神经网络预测模型。引用粒子群算法,在粒子群算法中增加变异操作和修改惯性权重系数,给出改进粒子群算法优化灰色神经网络预测模型的具体操作步骤。采用实验测试铣床铣削过程中所产生的热误差,并与预测模型进行比较。结果显示:在铣床主轴X、Y、Z轴三个方向上,灰色神经网络预测模型对铣床主轴补偿后,得到的残差较大;而改进灰色神经网络预测模型对铣床主轴补偿后,得到的残差相对较小。采用改进粒子群算法优化灰色神经网络预测模型,能够提高铣床主轴铣削精度。     

基于OE-CM算法的机床主轴热误差建模与补偿分析

针对机床热误差建模过程中,误差信息不透明、数据特性不全面等不利因素,根据机床主轴热误差实验数据,分别采用GM(1,n) 模型和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型建立主轴热误差预测模型并进行线性叠加,然后采用预测有效度算法调整模型加权系数,建立了最优有效度复合预测模型（OE-CM）以获取最佳预测效果。在VXC-560型三轴数控机床上进行在线实验建模,实验结果表明：OE-CM具有预测精度高、鲁棒性好等特点,整体预测效果优于灰色GM(1,n)模型和LS-SVM模型,适合在复杂工况条件下对机床主轴热误差进行预测和补偿,为提高机床热误差补偿精度建立了理论模型。为了验证该预测模型的有效性,对所研究的机床主轴进行热误差在线补偿,机床主轴Z向最大误差从23.8μm减小到8μm,减幅达到66.4%,较好地提高了机床精度,具有一定的工程化推广前景。     

数控机床热误差补偿最佳转速选择

为提高数控机床热误差补偿模型在实际工程应用中的补偿精度和稳健性,研究了热误差补偿建模时机床最佳转速状态的选择方法。首先,以Leaderway V-450数控加工中心主轴Z向为研究对象,控制机床主轴在空转状态下,以图谱和恒定转速两种方式进行了多批次实验。然后,采用模糊聚类结合灰色关联度选择温度敏感点并建立多元线性回归模型。最后,分析不同转速类型下模型的预测效果并对同种转速类型下模型预测效果进行相对评价,从而给出热误差补偿建模时机床最佳转速状态的选择方法。实验结果表明,根据国际标准中不同主轴转速类型建立的热误差补偿模型,对于机床热误差预测效果存在较大差异。根据实际工程应用选择的最佳转速状态建立的补偿模型有较好的预测效果。     

数控车床主轴热变形对零件形位加工精度影响分析

分析了数控车床主轴热变形的特点,在此基础上运用空间了解析几何分析了该热变形与被加工零件形位误差的关系,得出加工热误差的理论模型,从而为实现数控车床主轴热变形误差补偿提供理论依据和技术基础.     

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。     

A strategy for minimization of thermal error in headstock assembly of CNC lathe

The thermo-elastic behavior of the spindle system in a CNC lathe contributes significantly toward the undesirable displacement at the tool center point (TCP). Minimization of the thermal deformation of spindle has become progressively important for the development of ultra-precision machine tools. To serve the purpose of predicting the characteristics of the heat flow and the corresponding thermal deformation, a finite element model for the headstock assembly of CNC lathe is developed. Heat generation and heat dissipation in the components of headstock assembly of CNC lathe are estimated for free running as well as machining conditions using empirical models. The thermo-elastic behavior is investigated with the aid of numerical model validated by experimentation. The deformation of bed is found to possess a significant influence toward the spindle displacement in X-axis which results in form error in the machined component. The proposed strategy is validated effectively to have control over the heat flow between headstock and bed with the aid of a carbon/epoxy laminate that results in a near zero displacement along the X-axis of the spindle.     

数控机床主轴热变形伪滞后研究及主轴热漂移在机实时补偿

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。     

数控车床热误差鲁棒性建模的研究现状

在数控机床热误差补偿技术的应用中,热误差模型的鲁棒性、准确性和热关键点的合理性决定了热误差补偿的精度和有效性,因此热误差建模和热关键点的辨识至关重要。本文介绍了国内外数控车床热误差建模的研究现状,评述了几种主要的热误差建模方法和热关键点辨识方法及其优缺点,最后分析了存在的问题并展望了今后的发展。     

数控机床热误差补偿高次多阶ADL模型应用分析

综合运用模糊聚类和灰色关联度理论对机床温度监测传感器进行了优选。同时针对现行常用的多元回归模型,采用自回归分布滞后模型（ADL模型）对数控机床热误差进行了建模。在获得较高精度基础上,对ADL模型进行扩展,提出了高次多阶ADL建模技术,并对其建模方法及精度进行了分析比对,实例证明,提出的高次多阶ADL模型在数控机床热误差补偿技术中具有较高的建模精度。     

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。