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热变形引起的误差是影响数控机床精度的主要因素之一。为了减小热误差对数控机床精度的影响,提出一种基于CNN-GRU组合神经网络的热误差预测方法。通过热误差实验,采集螺旋曲面专用数控机床直线进给系统的温升数据和热误差数据;利用模糊C均值聚类和灰色关联度分析筛选进给系统温度敏感点;以温度敏感点的温升数据和进给系统热误差为数据样本,建立CNN-GRU热误差预测模型。为验证模型的准确性和实用性,与基于CNN-LSTM和基于LSTM的传统热误差预测模型进行预测对比分析,结果表明CNN-GRU模型预测结果的平均绝对误差、均方根误差和决定系数均优于CNN-LSTM模型和LSTM模型,具有较高的预测精度和鲁棒性。提供的热误差模型可为后续误差补偿奠定基础,为数控机床的热误差预测提供思路。 相似文献
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基于热误差模型进行机床热误差补偿是保证数控机床加工精度的一种有效方法,温度测点的布置和辨识会直接影响热误差建模的精确性和鲁棒性。本文提出一种互信息和改进模糊聚类法相结合的机床热关键点优化方法。以机床不同位置处的多个测点温度值及工件热变形作为分析数据,通过计算温度变量与热变形之间的平均互信息量,获得其综合关联度矩阵,确定二者之间的相关性后初选温度变量。根据改进模糊聚类法、F统计量和复判定系数对初选的温测点进行聚类,并结合温度变量与热变形之间的综合关联度值提取机床热关键点,从而实现测点优化。将基于该方法所得到的热误差模型与采用变量分组优化法获得的热误差模型进行比较,结果显示采用该方法进行热误差建模,机床X轴和Y轴的热变形预测精度得到显著提高,有利于改善加工精度。 相似文献
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《仪器仪表学报》2015,(11)
基于热误差模型进行机床热误差补偿是保证数控机床加工精度的一种有效方法,温度测点的布置和辨识会直接影响热误差建模的精确性和鲁棒性。本文提出一种互信息和改进模糊聚类法相结合的机床热关键点优化方法。以机床不同位置处的多个测点温度值及工件热变形作为分析数据,通过计算温度变量与热变形之间的平均互信息量,获得其综合关联度矩阵,确定二者之间的相关性后初选温度变量。根据改进模糊聚类法、F统计量和复判定系数对初选的温测点进行聚类,并结合温度变量与热变形之间的综合关联度值提取机床热关键点,从而实现测点优化。将基于该方法所得到的热误差模型与采用变量分组优化法获得的热误差模型进行比较,结果显示采用该方法进行热误差建模,机床X轴和Y轴的热变形预测精度得到显著提高,有利于改善加工精度。 相似文献
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为探究数控机床进给系统中各因素对热误差的影响规律,建立精准的热误差预测模型。 在进给速度为 10 m/ min、环境
温度 20℃的条件下进行进给系统热误差测量实验,获得进给系统关键点的温升及热误差。 为提高预测精度,采用 Tent 混沌改
进松鼠搜索算法,并利用改进的算法对神经网络进行优化,建立热误差预测模型。 利用热误差测量实验获得的数据进行验证,
结果表明改进前的神经网络预测误差为 12. 23% ,改进后的模型预测误差为 8. 92% ,精度有较大提升。 利用预测模型针对不同
进给速度下相同位置处热误差进行分析,结果表明,进给系统中关键测温点的温度和丝杠各点的热误差随着进给速度的增加而
增加。 因此提出的预测模型可实现进给系统热误差的准确预测,为误差补偿提供理论依据。 相似文献
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分析热动态伪滞后效应对直接进给轴驱动精度的影响,对进给轴具有的热伪动态特性进行建模和误差补偿研究。依据一维热传导和一维热膨胀理论,推导直线电机驱动进给轴热动态过程的温度分布模型和热变形误差动态模型,通过有限元分析方法和试验相结合,构建基于关键温度点的直接进给轴热伪滞后变形动态识别模型。应用激光干涉仪测量直接进给轴的热变形量,采用温度传感器和红外测温仪测量直接进给轴关键点的温度,构建进给轴动态热变形补偿系统,依据实时温度对应的热变形数据,发送热变形预测值给运动控制卡,进而向伺服控制器发送控制补偿指令,通过对直接进给轴的运动叠加控制,实现对直接进给轴的热变形补偿。在自构建的直接进给轴试验台上进行试验研究,结果表明:动态识别模型能有效的预测动态热行为,通过构建热变形补偿系统,可使直接进给轴进给精度提高75%。 相似文献
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为了减小热误差对数控机床精度的影响,提出了基于DBSCAN聚类算法的温度传感器测点优化方法和基于BP神经网络的数控机床建模方法。通过DBSCAN对特征数据进行聚类分析消除部分线性相关传感器数据。求解聚类后的每个类别中的传感器数据与主轴误差值的皮尔森相关系数,将类别内相关系数按从大至小进行排序,选取类别内相关系数最大的作为优化后的传感器数据,以此将温度测量点从16个减少到5个。添加动态随机数完成数据增强,提高模型泛化性。建立了温度和主轴位移的BP神经网络模型,其准确度可达0.94,为机床热误差补偿提供了重要的理论依据。 相似文献
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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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重型数控机床热误差建模及预测方法的研究 总被引:5,自引:0,他引:5
重型数控机床的热误差已经成为影响其加工精度的一个关键问题。针对一台典型的重型落地铣镗床,以机床热误差测量试验为依据,分析该类机床温度场的特点;据此提出一种旨在完成高效温度测点优化的改进系统聚类方法,该方法使用一种兼顾欧氏距离和相关系数的系统聚类准则,可以有效地降低优化后温度测点之间的共线性。基于优化后的温度测点,利用多元线性回归分析,构建了机床的热误差预测模型。现场试验数据表明,该方法可以将热误差预测的均方根误差降低到10μm以下,相较于其他方法有着更高的热误差预测精度,有望在其他重型数控机床的热误差建模和预测研究中得到更大的推广应用。 相似文献
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基于LS-SVM与遗传算法的数控机床热误差辨识温度传感器优化策略 总被引:5,自引:3,他引:2
提出一种在数控机床热误差辨识建模过程中,利用最小二乘支持向量机结合遗传算法对温度传感器进行筛选与优化的新方法。对布置在一台数控车床上的温度传感器进行了优化,首先根据热模态理论,对传感器进行分组,利用最小二乘支持向量机方法构建数控机床热误差辨识模型,再根据遗传算法对其进行传感器优化布置。结果表明,遗传算法与最小二乘支持向量机方法的结合,不但很好地避免温度测点的相互影响,保证模型精度,而且节约了硬件成本,提高了辨识建模速度。 相似文献
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为了提高直线电机驱动的双直接进给轴的运动精度,对该类进给轴的热误差进行了建模并研究了误差补偿方法。分析了双直接进给轴进给过程中热误差产生的原因及其补偿的复杂性,给出一种基于潜变量回归的双直接进给轴热误差在线补偿方法。该方法应用激光干涉仪测量进给轴的热变形量,使用热电偶和红外测温仪测量进给轴关键点的温度变化;通过时间匹配变形和温度数据得到统计样本并建立基于潜变量回归的热误差识别模型。以模型的在线计算确定误差补偿量,给出了与数控系统兼容的补偿控制输出策略及补偿系统构建方案。在自构建的龙门双直线电机驱动进给轴平台上进行了在线补偿实验。结果表明:应用潜变量回归方法对双直接进给轴进行热误差补偿可使双直接进给轴的热误差减小75%。 相似文献
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为能够准确地分析导轨的温度特征,采用适应性FCM聚类分析法对导轨温度测点进行合理改进研究,其改进依据为导轨温度及热变形量,通过设置聚类数C的适应性目标分析函数,建立适应性FCM聚类算法可靠性仿真模型,得到温度测点收敛性与鲁棒性较好的多元回归关键测点热误差样本。研究表明,采用对机床导轨预先布置温度测点,通过适应性FCM聚类分析法对温度测点进行合理优化,可将测点数由5个缩减至3个,同时提高了模型预测的准确性与鲁棒性。 相似文献
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基于信息论与机床热误差有限元分析方法,提出了一种对数控机床温度测量点的位置进行优化的计算方法,这些测点包含机床热变形误差互信息量最大点。将该方法应用于一台数控螺纹磨床主轴系统的热误差温度测点位置的最优化设计选择,并通过主轴热误差测量实验验证了所提出方法的有效性。 相似文献